创新药研发九死一生，CADD/AIDD是答案吗？

创新药内卷严重，九死一生，而且烧钱速度惊人。

不管Big Pharma还是Biotech都压力山大，销售额、利润要涨，研发费用要边涨边控。

Biotech求活下去，求快速具备造血能力；

Big Pharma求踩稳创新药这一条新成长曲线，探索国际化的发展模式。

如何做到：

速度要快，姿势还要帅？

第一：堆新药研发人才

自己培养和直接抢人，这两条路一般同时进行。

培养一个新药研发人才和培养一个飞行员差不多，得用昂贵的试飞成本才能换来一点感觉。

外部就从跨国药企抢，从大厂抢。既要懂研发，还要懂市场，最好还要懂资本的多面手，最重要的是，要留得住。

第二：外包，买现成管线

一定程度上解决问题，快是快了，但终究不是长久之计。

而且核心知识产权不在自己手上，姿势不够帅。

第三：堆CADD/AIDD人才

关于为什么CADD（计算机辅助药物研发）/AIDD（AI辅助药物研发）能够加速新药研发进展，去年，我们在这篇《【2021版】全球44家顶尖药企AI辅助药物研发行动白皮书》里已经解释过了，不再赘述。

CADD和AIDD的区别就是，一个重“人工”，一个重“智能”。

不必取舍，两者殊途同归。

国内企业在找CADD/AIDD人才方面现在是什么情况？

我们在国内9个主流招聘平台，相隔半年先后调查了两次，一共覆盖134家公司，职位关键词包括：AI、人工智能、CADD、计算化学等。

再说一遍：“别看他的眼睛，你看他的手”，行动永远胜过言语。

结论如下：

1、招聘CADD/AIDD相关职位的公司总量从78家增加到了106家，增幅36%；

2、半年内实际新增招聘公司数量，56家；

3、八成以上公司明确表示正在进行创新药研发，其中近四分之一应用了AI技术；

4、2014年以后成立的公司明确表示使用AI技术的比例大幅提升；

5、30家公司正在招聘CADD/AIDD团队负责人，占比28%，其中有9家在JD中明确提出要组建CADD/AIDD新团队；

6、最受欢迎CADD/AIDD应用前三名：Schrodinger、MOE和AutoDock。

第三plus：堆资源，或者找个新药研发平台？

为啥堆资源就快了？

1、充足的资源会给研发人员带来充足的想象力和试错空间，而不是束手束脚施展不开。

就像有人问一位Google芯片设计师：在Google做芯片，是一种什么体验？他说：就像小朋友走进了一家糖果店，开心疯了。（做芯片设计也是需要大量资源的

2、充足的资源能够提供更高的计算精度和准确性，提高结果的质量和可用性。

2020年3月，哈佛大学医学院在《Nature》发表的论文《An open-source drug discovery platform enables ultra-large virtual screens》就明确推导了真阳性率与所筛选化合物数量的函数关系的概率模型，证明：化合物的最高打分随着规模增加而提高。

作者分别从10万、100万、1000万、1亿、10亿个化合物中进行了5次筛选，挑选了得分最高的前50个化合物进行对比，从图中可以很清楚地看到筛选的规模越大，得分越高（位置越靠上）。具体可以看这篇《15小时虚拟筛选10亿分子，《Nature》+HMS验证云端新药研发未来》

3、出结果快。

比如我们帮助一家大型药企使用AutoDock Vina对整个VS数据库（2800万个分子）做小分子对接，本地104核CPU需2.6至5年，在云上自动化构建并调度10万核大规模算力集群后只用15.23小时就完成了所有任务。

去哪里堆？

企业自己采购机器，搞机房，或者直接用云，都可以。

那么，直接找个新药研发平台呢？

让CADD/AIDD研发人员不用身兼数职，甚至要干运维的活；

更轻松、高效地获取超大规模资源，还可以自动化变大变小弹性伸缩；

Workflow自定义制作模板，降低团队整体学习和沟通成本；

自动化的方式替代人工，提高研发整体效率和管理效率。

做创新药已经够难了，充满了不确定性。

让其他事情变简单点？

先看几个成果：

更多你想要的答案，这里应该都有

新药研发平台36问

一、云平台支持哪些CADD/AIDD场景？

二、云平台支持哪些应用？支持自定义工作流吗？

三、对CADD/AIDD研发部门来说，有哪些好处？

四、对IT部门来说，有哪些好处？

一

云平台支持哪些CADD/AIDD场景？

1、如何支持AIDD场景？

在AIDD方面，我们支持AlphaFold、RoseTTAFold等常用AI框架所需资料和快速环境的搭建，并支持更多组件按需集成。

2、平台支持分子对接吗？支持基因测序吗？还支持哪些CADD场景？

平台可支持CADD中典型场景分子动力学模拟、分子对接、虚拟筛选等，并支持单细胞测序、全基因测序场景。

3、蛋白与蛋白docking可以在平台中运行吗？

DOCK发展到现在整合多步骤的HADDOCK、ClusPro、SwamDock、RosettaDock等等，该领域的算法不断地升级迭代。

平台也能够很方便地集成相关软件，提供验证环境。

4、想要通过平台筛选一些特定结构的分子，是否可以优化化合物库？

如果您能够提供确切信息，可以一同讨论优化。

同时，我们也准备了很多开源的分子库供大家使用，现在已支持Zinc、Drugbank、Maybridge、Enamine等。

5、目前平台中是否有自建的化合物数据库？

CADD研究过程中，不论是靶点的发现和优化、还是先导化合物的发现和优化，开源的分子库是必不可少的基础数据。目前开源的分子库数据分散各地，下载缓慢，格式不统一，更新频率不等，导致无法统一使用和管理，数据资产作用发挥有限。

所以我们构建了fastone自有的分子库，并做好了进一步的数据准备。

例如：

1、数据预处理，合并或格式转换；

2、数据后处理，去重或力场优化。

6、你们可以协助做小分子设计吗？

我们不直接提供具体的小分子设计，我们负责搭建IT和信息平台，协助您完成相关的研发工作。

7、基因数据量很大，平台有什么好的解决办法？

对于GB级别的增量数据，我们支持以混合云组网专线的方式优化上传线路。

传输通道使用DM工具，支持全自动化数据上传，可充分利用带宽，帮助用户快速上传、下载海量数据。

对于PB级别的存量数据，建议通过离线方式快速传输。

8、最终结果能否在线可视化查看？

平台支持图片、表格、HTML等多种形式展现。

二

云平台支持哪些应用？支持自定义工作流吗？

9、云平台能覆盖到我常用的软件吗？

我们支持常用的生物/化学计算类应用，包括：生物化学与分子生物学/化学工程/生物化学/应用化学/生物工程/药物化学/分析化学/物理化学/高分子化学与物理。

10、具体来说，支持哪些生物/化学计算类应用/工具？

我们支持几乎所有的生物/化学计算类应用/工具，包括：AutoDockVina、Amber、FastQC、DeltaVina、GATK、Gromacs、Schrödinger、NetMHC、Rosetta、BCFtools等。

更多支持应用列表，欢迎文末扫码添加小F获取。

11、你们支持Alphafold吗？

我们可以快速提供Alphafold等常用环境，方便用户快速进行后续研究。

12、我们用的软件是自己编译的，你们平台支持吗？

支持。我们提供的集群环境镜像已包含常见应用工具运行所需的依赖库，用户也可以自行安装配置。

13、对于一些商业软件例如Schrödinger，你们提供License吗？

商业软件的License文件需要客户自行提供，fastone提供License Server进行统一管理。

14、分子对接流程能不能自定义？上云之后每次都要重新弄一遍吗？

很多时候，现成的应用往往无法满足用户的需求，需要根据自己的模型和研究目标，自定义设置一套独有的工作流程。

特别是新药研发所涉及的应用上，可以说几乎没有一模一样的工作流。 

我们已经实现了多款应用（如Vina、Amber）的自定义工作流，可以根据用户的实际使用场景（包括入参文件、结果文件、流程使用方式、步骤以及相关说明等）实现自定义模板和脚本自动化。用户也可以提供脚本，由我们协助完成并行化改造。

15、你们是否提供固定的工作流模板？

提供。

用户在进行了一次或多次复杂的设定之后，能把这些设定保存成固定模板，不用重复手动去一步步重新设置。一次制作，反复使用，省时省力，还不用担心中间出错。

而且，这套自定义的设置是可以跨应用存在的，不一定局限在一个应用范围内。自己重复用，共享给团队的其他人用，都可以。

16、你们是怎么帮助我们做工作流优化的？

我们有通用的框架。

我们也有对应的CADD专家，可理解您的业务需求，快速设计出合理的相关流程。

17、你们的云平台如何与CADD应用相结合适配？

我们提供两种模式进行适配：任务模式和集群模式。

集群模式为用户提供了一个灵活的环境，用户可在集群模式下进行一系列的调整和优化，自由度非常高。

如果您习惯使用图形化界面操作，我们也提供图形桌面，您可通过Web浏览器启动集群，跳转到虚拟桌面，并可在该桌面直接操作应用进行相应设置以开启云端任务。

当用户在集群模式下跑通了之后，可以选择将整个流程固化下来，方便更多研发人员使用。此时我们可以帮助用户将此套流程转换成固定的任务模式，让更多的人可以使用这个成熟的框架，从而加速后续的整体研发效率。

三

对AIDD/CADD研发部门来说，有哪些好处？

18、你们的平台容易操作吗？用起来会不会很麻烦？

我们为AIDD/CADD研发人员提供了一整套即开即用的新药研发环境，从登录桌面、打开应用、配置、提交任务、自动上云开机运行任务并自动关机、查看结果进行调试……用户所需要的操作与本地几乎完全一致，每一步只需在平台上使用鼠标简单点选即可完成。

19、有些应用需要先跑完主任务再跑其他任务，上云可以智能化跑任务吗？

有些应用在运算时存在依从机制，每若干个任务中包含1个主任务，只有当主任务运行结束后，其他任务才能开始并行运算。

由于任务有先后，所以需要先跑主任务，在每个主任务完成之后自动调度资源并行运算其他任务。

而不同任务完成时间可能不同，对资源的需求量可能时高时低有波动，最终结束关机时间也不同。

我们使用Slurm调度器按顺序调度任务排队，Auto-Scale功能可自动监控任务和资源需求，动态按需地开启与关闭所需资源。

详细的自动化过程可参考27问。

20、做分子对接，动不动就是几百万上千万个分子，太贵了，有节约成本的方案吗？

分子对接规模如果巨大，有什么好的解决办法能加快这个过程？怎么做到的？

分子对接的一大特征是任务数量庞大而单个任务计算时间短，单个分子对接的时间通常在几分钟以内（与参数设置有关）。

这一特征天然匹配云端的SPOT实例。

当便宜且随时可能被抢占中断的SPOT实例遇到迷你却海量的分子对接任务，简直就是天造地设的一对。

1、常规分子对接任务几分钟即可算完，特别适合SPOT这种分分钟可能被抢走的状态；

2、fastone平台具备自动重试功能，一个任务被中断可以自动重新提交，任务之间互相不影响，重新提交单个任务影响很小。

详见《生信云实证Vol.3：提速2920倍！用AutoDock Vina对接2800万个分子》

21、任务量比较大，想提前预估一下费用再做决策，有没有什么好办法？

我们平台预设了智能预测功能，以MOE为例。
用户在fastone平台的图形化操作界面运算MOE任务，完成以下步骤：

1、用户上传数据文件（平台自动解析文件，判断其中包含的分子数量）

2、用户输入期望的运算时间（平台推荐用户适配机型或用户自行选择机型）

3、系统得出预测成本

项目负责人能够非常方便地使用该功能预估项目费用，完成项目规划和申请。

22、我要跑TPU，你们支持吗？

支持。

用户可以通过我们平台获取到TPU资源。

23、有时会遇到CADD模拟出的结果与实际结果有一定出入，这是为什么？

CADD本身是模拟的结果，通过不断的迭代，力场的优化，会不断接近实际情况。

CADD和实际的实验数据相结合，反复设计和迭代，可以达到很好的效果。

24、有些任务需要使用大量的GPU资源，你们有吗？

当单个云厂商的GPU资源难以满足需求时，我们会根据用户任务需要和特性，跨多家公有云厂商，智能自动化调度云端GPU异构资源，保证用户对GPU的需求得到满足。

25、GPU资源很贵，有没有节约成本的方案？

GPU资源在不同云厂商之间有着显著的差异，而且往往资源多的售价高，便宜的资源少，同时兼顾成本和效率是必须要考虑的问题。

以各大公有云厂商在北京地区的GPU实例（V100）按需价格为例，最高价格超过最低价2倍。

我们平台可综合考量用户对完成任务所需时间和成本的具体要求，在多个云厂商的资源之间选择最适配的组合方案，为用户跨地区、跨云厂商调度所需资源。

26、用Amber跑任务，用GPU跑非常快，但是有时候会跑失败，用CPU虽然稳定但是慢，你们怎么解决？

这是Amber18版本的固有问题，在使用GPU时计算时有10-15%概率失败，需要及时调度CPU资源重新计算。我们平台支持优先使用GPU计算，当任务失败时，自动调用CPU重新计算。

该问题已在Amber20中修复。

四

对IT部门来说，有哪些好处？

27、现在公司里才几台机器，天天维护头就很大了，云上这么多机器还不得把自己搞秃了？

云上的运行环境都是自动化配置的，不需要人工干预，用户还可以通过平台进行统一管理和监控，方便易操作。

举个例子，我们的Auto-Scale功能可以自动监控用户提交的任务数量和资源的需求，动态按需地开启和关闭所需算力资源，在不够的时候，还能根据不同的用户策略，自动化调度本区域及其他区域的目标类型或相似类型实例资源。

所有操作都是自动化完成，无需用户干预。

下图就是开启Auto-Scale功能后，用户某项目一周之内所调用云端计算资源的动态情况。

其中橙色曲线为OD实例的使用状况，红色曲线为SPOT的使用状况。

Auto-Scale功能可以根据任务运算情况动态开启云端资源，并在波峰过去后自动关闭，让资源的使用随着用户的需求自动扩张及缩小，最大程度匹配任务需求。

28、你们是什么存储策略？费用呢？

冷存储和热存储的费用是不一样的，我们会根据用户的情况提供个性化的解决方案。

29、数据备份的频率如何？最高可以达到多少？现有策略怎样？

默认每周六进行数据备份，也可以根据客户需求按天或按小时备份。

30、使用平台的工作人员比较多，能否对每个人设置使用资源的上限？

fastone平台的权限和角色管理功能，支持管理员角色对每一个用户进行相关权限设定，包括预算使用上限和CPU核数使用上限，从而在全局角度管控项目的资源消耗。该功能与智能预测配合使用，能够从多个层面对预算和资源进行全方位规划。

31、公司里还有些机器能用，你们支持混合云模式吗？

支持。

可以将本地机器做成集群，也可以基于本地机器搭建混合云平台。

我们支持本地资源不足的时候，自动溢出到云上。

32、你们怎么实现混合云？

云资源和本地之间通过安全的数据通道连接，所有资源在fastone平台统一管理，有统一视图，并按需智能调度，不改变用户的使用习惯。

33、公司里已经有机器了，再增加一套云环境，IT管理上会不会变麻烦？

通过我们可以在不增加负担的情况下对接多云，减少IT管理压力。

我们的自动化管理平台很容易上手，对提升研发效率和资源利用率都有很大帮助。

34、我们公司有海外研发部门，用你们平台方便吗？

我们的平台支持全球部署，我们会全球的优化组网，统一用户管理，数据管理，优化的远程接入方式，保持一致的用户体验。

35、云上云下的安全如何保障？

安全是一个立体的概念，包括系统安全、应用安全、流程安全、数据安全等很多方面。

云的基础架构和传统IT架构在安全方面并没有本质上的区别，依然是利用计算节点和存储资源。很多人觉得这两者之间存在差异，我们认为这取决于个人的认知。

本地的安全措施在云上都可以实现，同时云厂商本身还提供更强大的安全保障。

36、数据安全如何实现？

数据全部通过安全协议传输，并支持RBAC的数据访问认证鉴权。

同时，我们还支持数据加密存储，算法可自定义。

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