在公司澄清后，将第 5 段中 AWS 高管的评论更正为 300,000 个候选药物，而不是 300 个；修正格式

Sahil Pandey/Puyaan Singh

路透4月14日 - 亚马逊AMZN.O云计算部门周二推出了人工智能应用亚马逊生物发现（Amazon Bio Discovery），旨在通过让科学家无需编写代码即可运行复杂的计算工作流来加速早期药物发现。

制药商和技术公司已经加大了利用人工智能加速药物开发的力度。

亚马逊网络服务公司（Amazon Web Services）在一篇博文中说，亚马逊生物发现（Amazon Bio Discovery）为研究人员提供了一个专门的生物基础模型库，可以生成和评估潜在的药物分子，同时还提供了一个人工智能代理，帮助用户选择模型、设置参数和解释结果。

研究人员可以将入围的候选分子发送给综合实验室合作伙伴进行合成和测试，并将结果传回系统，以指导下一轮设计。

"() 需要 18个月的时间才能想出30 万种候选药物。现在，科学家们可以在几周内迅速创造出 30 万个候选药物，"AWS 医疗人工智能和生命科学副总裁 Rajiv Chopra 在接受路透采访时说。

乔普拉说，药物发现模型的迅速崛起已经让那些能够将实验室目标转化为机器学习管道的计算生物学家陷入了瓶颈。

AWS表示，拜耳公司BAYGn.DE、布罗德研究所（Broad Institute）和Voyager Therapeutics公司VYGR.O都是早期采用者，全球前20大制药公司中已有19家使用了AWS的云服务。

在与纪念斯隆-凯特琳癌症中心（Memorial Sloan Kettering Cancer Center）的合作中，AWS表示，该平台使用多种模型生成了近30万个新型抗体分子，并将其缩小到10万个候选分子，供合作伙伴Twist Bioscience TWST.O进行实验室测试，从而将可能需要数月的工作压缩到数周。

乔普拉说，这项服务旨在增强而不是取代科学家和合同研究组织。

AWS将提供5个实验单元的免费试用，然后再推出订购层级。

AWS、波士顿咨询公司（Boston Consulting Group）和默克公司（Merck MRK.N）还将在AWS的生命科学研讨会上发布一个人工智能平台，旨在改善临床试验选址，这是药物开发中的一个常见瓶颈。

(为便利非英文母语者，路透将其报导自动化翻译为数种其他语言。由于自动化翻译可能有误，或未能包含所需语境，路透不保证自动化翻译文本的准确性，仅是为了便利读者而提供自动化翻译。对于因为使用自动化翻译功能而造成的任何损害或损失，路透不承担任何责任。)