Tamarind Bio、AWS で AI を活用した創薬を推進

研究開発 (R&D) チームと生命科学者は、人類が直面している最も複雑な疾患の治療法の発見にキャリアを捧げています。ヒト生物学の複雑さを考えると、これらの画期的な医薬品の開発には多額の費用がかかり、何年にもわたる取り組みが必要です。現在、命を救う医学研究を大きく加速化させる鍵を握っているのは AI ですが、それはプロジェクトを推し進める専門家が AI を利用できる場合に限られます。

ほとんどの場合、生命科学者はいまだに AI モデルを活用して最先端の研究を推進できていないのが現状です。もしそうなら、彼らに代わって大規模言語モデル (LLM) の導入と実行を技術的な専門知識を持つ同僚に頼らなければなりません。これはしばしば勢いを鈍らせるだけでなく、最新のモデルについていくのに苦労することにもなります。Tamarind Bio の CEO 兼共同創設者である Deniz Kavi 氏は、データサイエンティストとして直接目の当たりにした問題について次のように語っています。「スタンフォード大学の学部研究室では、文字通り人間のバックエンドとして雇われ、これらのモデルを実行していました。学術誌や共同研究者からの要求が非常に多かったため、手動で対応することは不可能になっていたのです」。

バイオテクノロジー企業と製薬企業が同じ課題に直面していることを認識した Deniz Kavi 氏と Sherry Liu 氏は、2023 年に Tamarind Bio を共同設立しました。AI の力をあらゆる科学者の手に渡すというビジョンのもと、アイデアを現実世界の医薬品にできる限り迅速に変えるのに役立つプラットフォームを AWS で開発しました。このスタートアップは現在、世界をリードする製薬企業に日々サービスを提供しており、何千人もの科学者が新しい分子を発見できるよう支援しています。CTO 兼共同創設者の Sherry Liu 氏は次のように語っています。「科学者は、最高のツールをすべて一か所に集めたシームレスなプラットフォームを手に入れ、モデルのセットアップ、ローカルスクリプトの実行、データのラングリングに費やす時間を何千時間も節約できるようになりました」。

複雑な計算生物学の課題を解決する処方箋

Tamarind のシンプルなインターフェイスでは、すべてのインフラストラクチャ要件を処理し、最新のモデルが登場するたびにそれらを接続することで、すべての科学者が AI にアクセスできるようになります。研究開発チームは、AlphaFold や RFdiffusion などの高度なモデルを大規模に活用することで、社会が抱える最大の医学的課題を解決する体制を整えることになります。こうしたツールにより、チームはタンパク質の働きや、タンパク質が他の分子とどのように相互作用するのかについて、これまでよりはるかに短い時間枠でより深く理解できるようになります。これは、画期的な発見を生み出すうえで不可欠でありながら、きわめて複雑な要素として知られる領域です。Liu 氏はこう説明します。「私たちは、科学者がこうしたモデルを独自の設定や更新作業を行わなくても使えるように、パイプラインの中で利用できる仕組みを提供しています」。科学者はコードについて心配する必要がないため、Tamarind の支援を受けながら、重要なことに時間とリソースを集中させることができます。

スタートアップ企業である Tamarind は、実社会での影響力をアピールする前に、既存企業の信頼を勝ち取らなければならないという任務を負っていました。当初から AWS と協力してプラットフォームを構築した結果、それを足場にキックスタートし、急成長を遂げることができました。Kavi 氏は次のように述べています。「最も信頼できるクラウドプロバイダーを使用していなければ、大手製薬会社と提携するなどということは実現できなかったと思います」。

このパートナーシップにより、Tamarind は、迅速に信頼を築き上げながら、実践的な導入ガイダンスを提供できるようになりました。同社は現在、Amazon Bedrock、Amazon EC2、Amazon S3、Amazon DynamoDB、Amazon EKS など、数十の AWS サービスを使用して数百のモデルをホストし、変化する需要に機敏に対応できるようにしています。「私たちは多くのインフラストラクチャを管理していますが、その管理は AWS を通じて非常にシームレスに行われています。この仕組みをデータセンター上に構築したり、他のクラウド環境で実現したりすることは不可能に近いでしょう」と Kavi 氏は述べています。

エージェンティック AI で実験を促進

Tamarind は、タンパク質工学ツールをシンプルかつ利用しやすいものにすることを使命とし、「ジョブの実行と結果の分析」を行うエージェンティック AI アシスタントを統合している、と Liu 氏は述べています。Kavi 氏は次のように説明しています。「科学者には問題を解決するための直感とアイデアがありますが、実験をシミュレートするシステムを作成する専門知識がないことがよくあります。私たちは、エージェンティック AI によって、科学者が全体像をより深く考えることができるようになると信じています」。

このスタートアップ企業は、AWS のすべてのワークフローとツールを Amazon Bedrock の LLM に接続することで、計算科学の複雑さを解消しようとしています。従来、科学者は創薬プロセスの各タスクごとにコードを書き、イオンから水や膜まであらゆるものを 1 つずつ追加する必要がありました。同社のエージェンティック AI ツールである Tamarind Copilot は、こうした広範囲にわたる準備を担当し、ユーザーが複雑な分子システムを平易な英語でシミュレートし、以前は不可能だった方法で実験を繰り返せるようにします。

ツールの開発プロセスについて、Kavi 氏は次のように述べています。「AWS のスタッフが、最適な実装方法やスケーラブル化方法を案内してくれました。そこからはスムーズに実装できました」。サービス開始以来、Tamarind は Amazon Bedrock を活用することで、技術の進化に合わせながら、自社のエージェンティック AI ソリューションの開発を体系的かつ安全に続けることができています。「新しいモデルが長期的に AWS で利用できるようになったことは、私たちにとって大きな助けになります。標準スキーマも、信頼できる IT 要件も同じなのですから」と Kavi 氏は付け加えます。

科学者の能力を高める

テストモデルの実行は複雑であるため、需要の急増に対応するには大量のコンピューティングが必要です。AWS を使用することで、Tamarind は多額の先行投資をしなくても高性能なスケーラビリティを活用できます。「AWS の自動スケーリング機能を使えば、わずか数分でゼロの GPU から 10,000 個まで拡張できます」と Kavi 氏は述べています。このスタートアップ企業は、必要なリソースだけを必要なだけ用いながら、自社の製品の力を大手製薬会社に迅速に証明することができました。

何百ものモデルをオンデマンドで安全にスピンアップおよびスピンダウンするために、Tamarind は Amazon EC2 と Amazon EKS を使用しています。「スポットインスタンスを使用することで、スケーラブルな可用性を維持しながら、コンピューティングコストを 50% 以上節約できました。AWS がなければ、急増するワークロードを処理することは不可能でした」と Liu 氏は述べています。また、スケーラブルなオブジェクトストレージには Amazon S3 を使用し、あらゆる規模で高いパフォーマンスを発揮するフルマネージド型データベースには Amazon DynamoDB を使用しています。

設立当初から、専任の AWS アカウントマネージャーが継続的なサポートを提供しており、さまざまなサービスを試せるようにガイダンスやワークショップの実施、AWS Activate クレジットの提供などを通じて事業をサポートしてきました。「AWS は当社のニーズに真摯に向き合ってくれますし、技術サポートと迅速な対応を提供してくれます」と Liu 氏は述べています。コストの最適化であれ、製品開発における共同作業であれ、と Kavi 氏は補足します。「1 つ驚くべきことは、AWS が非常に長期的なパートナーであると感じられることです。AWS は、私たちが確実に成功することに重点を置いてくれており、私たちもそこに深く共感できます」。Tamarind の目標を最優先することから「チームの一員」としての役割を果たすことに至るまで、Tamarind の創業以来の爆発的な成長は、包括的な専門知識とオーダーメイドのクラウドアーキテクチャアドバイスに支えられてきました。

世界をリードする顧客を確保 

バイオテクノロジーや製薬の世界では、データはきわめて機密性が高いものになります。その中には、最終的に数 10 億ドル規模の新薬となる可能性を秘めた未特許の分子情報も含まれているため、データが漏洩したり消失したりすると、組織に壊滅的な影響が及ぶ可能性があります。そのため、厳格なセキュリティ基準と知的財産要件の遵守が最重要事項になります。こうしたデータを扱おうとしているベンダーとして、Tamarind が最初に直面した課題の 1 つは、自社のセキュリティ体制の信頼性を既存の製薬会社に証明することでした。

見込み客がすでに AWS を使用していることを知った同社は、パートナーシップを通じてすぐに信頼を築き、調達を合理化できることに気付きました。「AWS は研究開発組織にとって信頼できるプロバイダーです。ほとんどの人が、セキュリティとスケーラビリティの観点から AWS を使用するよう求めています」と Kavi 氏は述べています。Liu 氏は、AWS Key Management Service と AWS Identity and Access Management も「安全なマルチテナントインフラストラクチャの構築を可能にしてくれました」と述べています。

急速な成長を続ける中、Tamarind は小規模な研究所やバイオテクノロジー企業も視野に入れて顧客基盤を拡大しようとしています。その戦略には、主要な業界イベントや会議での露出を増やすなど、AWS との共同マーケティングの取り組みを増やすことが含まれます。それにより、研究開発の「ワンストップショップ」となり、「計算による創薬が行われる頼りになるプラットフォーム」になることを望んでいます、と Liu 氏は述べています。

従来「創薬不可能」とされてきた疾患の創薬に挑む

研究開発をより効率的かつ効果的にするという究極の目標を掲げて、Tamarind は二面的なアプローチを取っています。AI を活用して既存の創薬プログラムを最適化する新たな手法を引き続き追及する一方で、これまで研究や評価の対象とされてこなかった疾患へのアプローチにも取り組んでいます。「AI は現実の世界とはまったく異なる振る舞いをするので、従来は創薬不可能とされてきた疾患領域にもアプローチし、疾患の新たな側面を解明する可能性を切り拓いています」と Kavi 氏は説明します。

このスタートアップ企業は、長期にわたる製品ロードマップの準備を進める中で、AWS が自社の長期的な取り組みにとって不可欠であると考えています。創薬不可能とされてきた疾患に挑む上で中核となる戦略は、複雑さを段階的に減らしていくエージェンティック AI の継続的な開発にあります。Kavi 氏が「興味深い標的」と呼ぶようなアイデアを科学者が思いついたとき、同社はその研究をすぐに始め、実験段階へより迅速に移行できるよう支援することを目指しています。それにより、何百万人もの人々の生活を向上させる可能性が開かれるのです。

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