Tamarind Bio sta promuovendo la scoperta di farmaci assistita dall'intelligenza artificiale con AWS

I team di ricerca e sviluppo (R&D) e i life scientist dedicano la loro carriera alla scoperta di trattamenti per alcune delle malattie più complicate che affliggono l'umanità. Data la complessità della biologia umana, lo sviluppo di questi farmaci innovativi è un'impresa costosa che spesso richiede molti anni. L'intelligenza artificiale ora è la chiave per accelerare la ricerca medica salvavita su larga scala, ma solo se agli esperti che portano avanti questi progetti possono accedervi facilmente.

Molto spesso i life scientist non riescono ancora a sfruttare i modelli di intelligenza artificiale per condurre ricerche importanti in una frazione del tempo. Se ci riescono, devono affidarsi a colleghi con esperienza tecnologica per implementare ed eseguire modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per loro conto. Ciò non solo rallenta lo slancio, ma spesso si fa fatica a tenere il passo con gli ultimi modelli. Il CEO e co-fondatore di Tamarind Bio, Deniz Kavi, spiega i problemi a cui ha assistito in prima persona come data scientist: "Nel mio laboratorio universitario a Stanford, sono stato letteralmente assunto per essere il backend umano che gestiva questi modelli. Abbiamo ricevuto così tante richieste da pubblicazioni e collaboratori che è diventato insostenibile eseguire manualmente tutte le operazioni."

Rendendosi conto che le aziende farmaceutiche e di biotecnologia devono affrontare le stesse difficoltà, Deniz Kavi e Sherry Liu hanno co-fondato Tamarind Bio nel 2023. Con l'obiettivo di mettere il potere dell'intelligenza artificiale nelle mani di qualsiasi scienziato, hanno sviluppato una piattaforma su AWS per trasformare le idee in farmaci reali il più rapidamente possibile. La startup ora serve ogni giorno aziende farmaceutiche leader a livello mondiale e ha aiutato migliaia di scienziati a scoprire nuove molecole. Come afferma Sherry Liu, CTO e cofondatrice: "Gli scienziati hanno risparmiato migliaia di ore che avrebbero impiegato nella configurazione di modelli, nell'esecuzione di script locali e nella gestione dei dati, in cambio di una piattaforma perfetta con tutti gli strumenti migliori in un unico posto".

Una cura per la biologia computazionale complessa

La semplice interfaccia di Tamarind rende l'IA accessibile a tutti gli scienziati occupandosi di tutti i requisiti dell'infrastruttura e collegandoli ai modelli più recenti man mano che emergono. I team di ricerca e sviluppo sono attrezzati per risolvere le maggiori sfide mediche della società con l'uso su larga scala di modelli avanzati come AlphaFold e RFdiffusion. Strumenti come questi consentono ai team di comprendere meglio cosa fanno le proteine e come interagiscono con altre molecole in tempi molto più brevi, una componente notoriamente complessa ma fondamentale per fare scoperte rivoluzionarie. Come spiega Liu, "Consentiamo agli scienziati di utilizzare questi modelli in pipeline, che altrimenti richiederebbero una configurazione personalizzata per essere configurati e mantenuti aggiornati". Poiché gli scienziati non devono preoccuparsi del codice, Tamarind li aiuta a concentrare il loro tempo e le loro risorse dove è importante.

Come startup, Tamarind è stata incaricata di conquistare la fiducia di aziende affermate prima che potessero mostrare l'impatto sul mondo reale. Collaborando con AWS sin dall'inizio per creare la sua piattaforma, è stata in grado di dare il via alla loro rapida crescita. Come afferma Kavi, "Se non avessimo utilizzato il fornitore di servizi cloud più affidabile, non credo che sarebbe stato possibile lavorare con grandi aziende farmaceutiche".

La partnership ha aiutato Tamarind a costruire rapidamente credibilità, offrendo anche una guida pratica all'implementazione. L'azienda ora utilizza decine di servizi AWS per ospitare diverse centinaia di modelli e rimanere agile di fronte alle mutevoli esigenze, tra cui Amazon Bedrock, Amazon EC2, Amazon S3, Amazon DynamoDB, and Amazon EKS. "Gestiamo molte infrastrutture e questo viene fatto senza problemi tramite AWS. Non sarebbe possibile per noi costruirlo su un data center o utilizzare un altro fornitori di servizi cloud in questo contesto", afferma Kavi.

Accelerare gli esperimenti con l'IA agentica

Nella sua missione di rendere gli strumenti di ingegneria delle proteine semplici e accessibili, Tamarind sta integrando un assistente di IA agentica per "eseguire processi e analizzare i risultati", afferma Liu. Kavi spiega che "gli scienziati hanno l'intuito e le idee per risolvere i problemi, ma spesso non hanno le competenze per creare un sistema per simulare gli esperimenti. Riteniamo che l'IA agentica consentirà loro di pensare di più al quadro generale".

La startup sta eliminando la complessità della scienza computazionale collegando tutti i suoi flussi di lavoro e strumenti AWS a un LLM su Amazon Bedrock. In passato, gli scienziati dovevano scrivere codice per ogni attività del processo di scoperta dei farmaci, aggiungendo tutto, dagli ioni alle acque e alle membrane, uno per uno. Tamarind Copilot, il suo strumento di IA agentica, si occupa di questa preparazione approfondita e consente agli utenti di simulare sistemi molecolari complessi in un inglese semplice e di ripetere gli esperimenti in un modo che prima non era possibile.

Descrivendo il processo di sviluppo dello strumento, Kavi afferma: "I dipendenti di AWS ci hanno guidato su come implementarlo al meglio e renderlo scalabile. Implementarlo da lì è stato un processo semplice". Sin dal lancio, Tamarind può continuare a sviluppare la sua offerta di IA agentica in modo strutturato e sicuro man mano che la tecnologia avanza utilizzando Amazon Bedrock. "Avere i nuovi modelli disponibili in AWS nel tempo è di grande aiuto per noi. Sono gli stessi schemi standard e gli stessi requisiti IT affidabili", aggiunge Kavi.

Scalare le capacità degli scienziati

Data la complessità dell'esecuzione dei modelli di test, per far fronte ai picchi della domanda è necessaria una notevole quantità di calcolo. Con AWS, Tamarind può sfruttare la scalabilità ad alte prestazioni senza effettuare ingenti investimenti iniziali. "Con le funzionalità di dimensionamento automatico di AWS, possiamo passare da zero a 10.000 GPU in pochi minuti,", afferma Kavi. La startup è stata in grado di dimostrare rapidamente la potenza del suo prodotto alle grandi aziende farmaceutiche utilizzando solo le risorse di cui ha bisogno, quando ne ha bisogno.

Per attivare e disattivare centinaia di modelli su richiesta in modo sicuro, Tamarind utilizza Amazon EC2 e Amazon EKS. "L'utilizzo delle istanze spot ci ha permesso di risparmiare oltre il 50% sull'elaborazione, mantenendo al contempo una disponibilità scalabile. La gestione dei nostri carichi di lavoro impegnativi non sarebbe possibile senza AWS", afferma Liu. Utilizza inoltre Amazon S3 per lo storage scalabile di oggetti e Amazon DynamoDB per un database completamente gestito con prestazioni elevate su qualsiasi scala.

Sin dai suoi albori, gli account manager AWS dedicati hanno inoltre supportato l'azienda attraverso linee guida continue, workshop e crediti AWS Activate per esplorare diversi servizi. "AWS ha davvero a cuore le nostre esigenze ed è in grado di fornire supporto tecnico e tempi di risposta rapidi", afferma Liu.Che si tratti di ottimizzare i costi o collaborare allo sviluppo del prodotto, Kavi aggiunge: "Una cosa sorprendente è che possiamo ritenere che AWS sia un partner a lungo termine. AWS è molto concentrato nell'assicurarci il successo e ci sentiamo molto allineati". Dal mettere al primo posto gli obiettivi di Tamarind all'agire come "estensione del team", la crescita esplosiva di Tamarind sin dal suo inizio è stata supportata da competenze complete e consigli su misura per l'architettura cloud.

Garantire clienti leader a livello mondiale  

Nel mondo biotecnologico e farmaceutico, i dati sono estremamente sensibili e riguardano molecole non brevettate che potrebbero alla fine diventare un farmaco da miliardi di dollari. Qualsiasi evento di fuga o perdita di dati potrebbe quindi avere un impatto devastante sulle organizzazioni. Di conseguenza, attribuiscono la massima importanza al rispetto di rigorosi standard di sicurezza e requisiti di proprietà intellettuale. Essendo un fornitore che intende elaborare questi dati, una delle sfide iniziali di Tamarind era dimostrare le proprie credenziali di sicurezza alle aziende farmaceutiche affermate.

Avendo capito che i potenziali clienti stavano già utilizzando AWS, l'azienda ha scoperto di poter creare rapidamente fiducia grazie alla sua partnership e semplificare gli acquisti. "AWS è un fornitore affidabile per le organizzazioni di ricerca e sviluppo. La maggior parte delle persone ci chiede di utilizzare AWS dal punto di vista della sicurezza e della scalabilità", afferma Kavi. AWS Key Management Service e AWS Identity and Access Management ci hanno inoltre "permesso di creare un'infrastruttura multitenant sicura", afferma Liu.

Mentre continua la sua rapida traiettoria di crescita, Tamarind sta cercando di espandere la propria base di clienti per includere laboratori di ricerca più piccoli e aziende biotecnologiche. La sua strategia prevede un aumento delle iniziative di co-marketing con AWS, come aumentare la visibilità in occasione di importanti eventi e conferenze del settore. In tal modo, spera di diventare uno "sportello unico" per la ricerca e lo sviluppo e "la piattaforma di riferimento in cui viene effettuata la scoperta computazionale di farmaci", afferma Liu.

Farmaci per malattie "non farmacologiche"

Con l'obiettivo finale di rendere la ricerca e lo sviluppo più efficiente ed efficace, Tamarind sta adottando un duplice approccio. Mentre continua a perseguire nuovi modi di utilizzare l'IA per ottimizzare i programmi di scoperta di farmaci esistenti, sta anche cercando di colpire malattie che non sono state precedentemente valutate o prese in considerazione. "Poiché l'intelligenza artificiale si comporta in modo così diverso rispetto al mondo fisico, possiamo provare a curare ciò che non è curabile con un farmaco e sbloccare questa nuova parte del continuum della malattia", spiega Kavi.

Preparandosi a una lunga roadmap di prodotti, la startup considera AWS parte integrante del suo percorso a lungo termine. Una tattica fondamentale per affrontare le malattie non trattabili sarà rappresentata dai continui sviluppi di IA agentica per ridurre sempre più la complessità. Se uno scienziato ha un'idea per quelli che Kavi chiama questi "obiettivi interessanti", l'azienda intende aiutarlo a iniziare subito a lavorarci e a passare ai test molto più rapidamente, migliorando così potenzialmente la vita di milioni di persone.

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