Tamarind Bio fördert die KI-gestützte Arzneimittelforschung mit AWS

Teams für Forschung und Entwicklung (F&E) sowie Biowissenschaftler widmen ihre Karriere der Erforschung von Behandlungsmethoden für einige der komplexesten Krankheiten, mit denen die Menschheit konfrontiert ist. Angesichts der Komplexität der menschlichen Biologie ist die Entwicklung dieser bahnbrechenden Medikamente ein kostspieliges, mehrjähriges Unterfangen, das sich nur skalieren lässt, wenn KI den Zugang zu lebensrettender medizinischer Forschung ermöglicht – jedoch nur, wenn sie für die Experten zugänglich ist, die diese Projekte vorantreiben.

In den meisten Fällen sind Biowissenschaftler noch nicht in der Lage, KI-Modelle zu nutzen, um führende Forschungsarbeiten in einem Bruchteil der Zeit voranzutreiben. Wenn sie dies tun, müssen sie sich auf Kollegen mit technischem Fachwissen verlassen, die die Bereitstellung und Ausführung großer Sprachmodelle (LLMs) für sie übernehmen. Dies verlangsamt nicht nur die Dynamik, sondern sie haben oft auch Schwierigkeiten, mit den neuesten Modellen Schritt zu halten. Der CEO und Mitbegründer von Tamarind Bio, Deniz Kavi, erläutert die Probleme, die er als Datenwissenschaftler aus erster Hand beobachtet hat: „In meinem Bachelor-Labor in Stanford wurde ich buchstäblich als menschliches Backend für die Ausführung dieser Modelle eingestellt. Wir hatten eine so große Nachfrage von Publikationen und Kooperationspartnern, dass es unmöglich wurde, alles manuell zu betreiben.“

Als Deniz Kavi und Sherry Liu erkannten, dass Biotechnologie- und Pharmaunternehmen mit denselben Hindernissen konfrontiert sind, gründeten sie 2023 gemeinsam Tamarind Bio. Mit der Vision, die Leistungsfähigkeit der KI allen Wissenschaftlern zugänglich zu machen, entwickelten sie eine Plattform in AWS, um Ideen so schnell wie möglich in reale Medikamente umzusetzen. Das Startup bedient heute täglich weltweit führende Pharmaunternehmen und hat Tausenden von Wissenschaftlern dabei geholfen, neue Moleküle zu entdecken. Sherry Liu, CTO und Mitbegründerin, erklärt: „Wissenschaftler haben Tausende von Stunden eingespart, die sie sonst für die Einrichtung von Modellen, die Ausführung lokaler Skripte und die Aufbereitung von Daten aufgewendet hätten, und erhalten dafür eine nahtlose Plattform mit den besten Tools an einem Ort.“

Eine Lösung für komplexe computergestützte Biologie

Die einfache Schnittstelle von Tamarind macht KI für alle Wissenschaftler zugänglich, indem sie sich um alle Infrastrukturanforderungen kümmert und sie mit den neuesten Modellen verbindet, sobald diese verfügbar sind. Forschungs- und Entwicklungsteams sind in der Lage, die größten medizinischen Herausforderungen der Gesellschaft mit dem großflächigen Einsatz fortschrittlicher Modelle wie AlphaFold und RFdiffusion zu lösen. Mit solchen Tools können Teams in viel kürzerer Zeit besser verstehen, was Proteine tun und wie sie mit anderen Molekülen interagieren – ein bekanntermaßen komplexer, aber entscheidender Bestandteil bahnbrechender Entdeckungen. Wie Liu erklärt: „Wir ermöglichen es Wissenschaftlern, diese Modelle in Pipelines zu verwenden, die sonst eine individuelle Konfiguration erfordern würden, um sie einzurichten und auf dem neuesten Stand zu halten.“ Da sich Wissenschaftler nicht um den Code kümmern müssen, hilft Tamarind ihnen, ihre Zeit und Ressourcen auf das Wesentliche zu konzentrieren.

Als Startup hatte Tamarind die Aufgabe, das Vertrauen etablierter Unternehmen zu gewinnen, bevor es die tatsächlichen Auswirkungen präsentieren konnte. Durch die Zusammenarbeit mit AWS von Anfang an beim Aufbau seiner Plattform konnte das Unternehmen sein schnelles Wachstum ankurbeln. Wie Kavi sagt: „Wenn wir nicht den vertrauenswürdigsten Cloud-Anbieter genutzt hätten, wäre es meiner Meinung nach nicht möglich gewesen, mit großen Pharmaunternehmen zusammenzuarbeiten.“

Die Partnerschaft hat Tamarind dabei geholfen, schnell Glaubwürdigkeit aufzubauen, und bot gleichzeitig praktische Unterstützung bei der Umsetzung. Das Unternehmen nutzt nun Dutzende von AWS-Services, um mehrere hundert Modelle zu hosten und flexibel auf sich ändernde Anforderungen zu reagieren, darunter Amazon Bedrock, Amazon EC2, Amazon S3, Amazon DynamoDB, und Amazon EKS. „Wir verwalten eine umfangreiche Infrastruktur, was dank AWS sehr nahtlos funktioniert. Es wäre für uns nicht möglich, diese in einem Rechenzentrum aufzubauen oder in diesem Zusammenhang einen anderen Cloud-Anbieter zu nutzen“, erklärt Kavi.

Beschleunigung von Experimenten mit agentenbasierter KI

Mit dem Ziel, Protein-Engineering-Tools einfach und zugänglich zu machen, integriert Tamarind einen agentenbasierten KI-Assistenten, um „Aufträge auszuführen und Ergebnisse zu analysieren“, so Liu. Kavi erläutert: „Wissenschaftler verfügen über die Intuition und die Ideen, um Probleme zu lösen, jedoch oft nicht über das Fachwissen, um ein System zur Simulation von Experimenten zu entwickeln. Wir glauben, dass agentenbasierte KI es ihnen ermöglichen wird, mehr über das große Ganze nachzudenken.“

Das Startup vereinfacht die Komplexität der Computerwissenschaft, indem es alle seine AWS-Workflows und -Tools mit einem LLM auf Amazon Bedrock verbindet. Bisher mussten Wissenschaftler für jede Aufgabe im Prozess der Arzneimittelentwicklung Code schreiben und alles, von Ionen bis hin zu Wasser und Membranen, einzeln hinzufügen. Tamarind Copilot, sein agentenbasiertes KI-Tool, übernimmt diese umfangreiche Vorbereitung und ermöglicht es Benutzern, komplexe molekulare Systeme in einfacher Sprache zu simulieren und Experimente auf eine Weise zu wiederholen, die zuvor nicht möglich war.

Kavi beschreibt den Entwicklungsprozess des Tools wie folgt: „Die Mitarbeiter von AWS haben uns dabei unterstützt, das Tool optimal zu implementieren und skalierbar zu gestalten. Von da an verlief die Implementierung reibungslos.“ Seit der Einführung kann Tamarind sein agentenbasierte KI-Angebot mithilfe von Amazon Bedrock strukturiert und sicher weiterentwickeln, während die Technologie Fortschritte macht. „Die Tatsache, dass die neuen Modelle im Laufe der Zeit in AWS verfügbar sind, ist für uns eine große Hilfe. Es handelt sich um die gleichen Standardschemata und die gleichen bewährten IT-Anforderungen“, fügt Kavi hinzu.

Wie die Fähigkeiten von Wissenschaftlern skaliert werden

Angesichts der Komplexität der Ausführung von Testmodellen ist eine erhebliche Rechenleistung erforderlich, um Spitzen in der Nachfrage zu bewältigen. Mit AWS kann Tamarind die Vorteile einer hochleistungsfähigen Skalierbarkeit nutzen, ohne große Vorabinvestitionen tätigen zu müssen. „Mit den Auto Scaling-Features von AWS können wir innerhalb weniger Minuten von null auf 10 000 GPUs skalieren“, erklärt Kavi. Das Startup konnte großen Pharmaunternehmen schnell die Leistungsfähigkeit seines Produkts demonstrieren und dabei nur die Ressourcen nutzen, die es tatsächlich benötigte.

Um Hunderte von Modellen nach Bedarf sicher hoch- und herunterzufahren, nutzt Tamarind Amazon EC2 und Amazon EKS. „Durch die Verwendung von Spot Instances konnten wir mehr als 50 Prozent an Rechenleistung einsparen und gleichzeitig eine skalierbare Verfügbarkeit aufrechterhalten. Ohne AWS wäre es nicht möglich, unsere sprunghaften Workloads zu bewältigen“, erklärt Liu. Das Unternehmen nutzt außerdem Amazon S3 für skalierbaren Objektspeicher und Amazon DynamoDB für eine vollständig verwaltete Datenbank mit hoher Leistung, um in jeder Größenordnung skalieren zu können.

Seit den Anfängen haben engagierte AWS-Kundenbetreuer das Unternehmen durch kontinuierliche Beratung, Workshops und AWS Activate Credits unterstützt, um verschiedene Dienste zu erkunden. „AWS kümmert sich wirklich um unsere Bedürfnisse und ist in der Lage, technischen Support und schnelle Reaktionszeiten zu bieten“, erklärt Liu. Ob es um die Optimierung der Kosten oder die Zusammenarbeit bei der Produktentwicklung geht, Kavi fügt hinzu: „Es ist bemerkenswert, dass wir AWS als einen sehr langfristigen Partner wahrnehmen. AWS ist sehr darauf bedacht, unseren Erfolg sicherzustellen, und wir fühlen uns sehr gut aufeinander abgestimmt.“ Von der Priorisierung der Ziele von Tamarind bis hin zur Rolle als „Erweiterung des Teams“ wurde das explosive Wachstum von Tamarind seit seiner Gründung durch umfassendes Fachwissen und maßgeschneiderte Beratung zur Cloud-Architektur unterstützt.

Gewinnung weltweit führender Kunden  

In der Biotech- und Pharmabranche sind Daten äußerst sensibel, da sie nicht patentierte Moleküle umfassen, die irgendwann zu einem Milliarden-Dollar-Medikament werden könnten. Jedes Ereignis von Datenlecks oder -verlusten könnte daher verheerende Auswirkungen auf Unternehmen haben. Daher legen sie größten Wert auf die Einhaltung strenger Sicherheitsstandards und Anforderungen an den Schutz geistigen Eigentums. Als Anbieter, der diese Daten verarbeiten möchte, bestand eine der ersten Herausforderungen für Tamarind darin, etablierten Pharmaunternehmen seine Sicherheitsreferenzen zu präsentieren.

Als das Unternehmen erfuhr, dass potenzielle Kunden bereits AWS nutzten, erkannte es, dass es durch diese Partnerschaft schnell Vertrauen aufbauen und die Beschaffung optimieren konnte. „AWS ist ein vertrauenswürdiger Anbieter für F&E-Unternehmen. Die meisten Kunden bitten uns aus Sicherheits- und Skalierbarkeitsgründen, AWS zu verwenden“, erklärt Kavi. AWS Key Management Service und AWS Identity and Access Management „haben es uns außerdem ermöglicht, eine sichere mandantenfähige Infrastruktur zu schaffen“, erklärt Liu.

Während das Unternehmen seinen rasanten Wachstumskurs fortsetzt, strebt Tamarind eine Erweiterung seines Kundenstamms um kleinere Forschungslabore und Biotech-Unternehmen an. Die Strategie des Unternehmens umfasst die Ausweitung von Co-Marketing-Initiativen mit AWS, beispielsweise durch die Steigerung der Exposition auf wichtigen Branchen-Ereignissen und Konferenzen. Auf diese Weise hofft das Unternehmen, sich als „One-Stop-Shop“ für Forschung und Entwicklung und als „die Plattform der Wahl für die computergestützte Wirkstoffforschung“ zu etablieren, so Liu.

Medikamente für „unbehandelbare“ Krankheiten

Mit dem ultimativen Ziel, Forschung und Entwicklung effizienter und effektiver zu gestalten, verfolgt Tamarind einen zweigleisigen Ansatz. Während das Unternehmen weiterhin nach neuen Wegen sucht, um bestehende Programme zur Wirkstoffforschung mithilfe von KI zu optimieren, versucht es auch, Krankheiten anzugehen, die bisher noch nicht untersucht oder berücksichtigt wurden. „Da sich KI so anders verhält als die physische Welt, können wir versuchen, das Unbehandelbare zu behandeln und diesen neuen Teil des Krankheitskontinuums zu erschließen“, erklärt Kavi.

Das Startup bereitet sich auf einen langen Produktfahrplan vor und betrachtet AWS als integralen Bestandteil seiner langfristigen Reise. Eine zentrale Strategie zur Bekämpfung nicht behandelbarer Krankheiten wird die kontinuierliche Entwicklung agentenbasierter KI sein, um die Komplexität zunehmend zu reduzieren. Wenn ein Wissenschaftler eine Idee für das hat, was Kavi als „interessante Ziele“ aufruft, möchte das Unternehmen ihm helfen, sofort mit der Arbeit daran zu beginnen und viel schneller zu Tests überzugehen – was wiederum das Leben von Millionen von Menschen verbessern könnte.

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