お客様導入事例カタログ

ライフ インテリジェンス コンソーシアムが、AI ×ビッグデータ×ライフサイエンスによる創薬イノベーションを推進
ライフサイエンス分野への AI 活用を加速させる
GPU 搭載 HPE サーバープラットフォーム
業界研究機関目的
ライフサイエンス分野のための AI 開発・活用の推進。創薬プロセス全体を網羅する30種の AI群を同時並行的に開発する。
アプローチ

AI 開発に携わる約500ユーザーが利用可能な「ライフサイエンスのための AI 基盤」を整備。新たに「成果物プログラム評価環境」を構築する。

IT の効果• NVIDIA Tesla V100 搭 載 HPE ProLiantDL380 Gen10サーバーを採用し、コストパフォーマンスに優れた「成果物プログラム評価環境」を実現• JupyterHub お よ び KNIME を 活 用 し た
Web ブラウザーベースのユーザー環境を整備し、成果物評価の生産性を向上
ビジネスの効果• 「ライフサイエンスのための AI 基盤」としてのHPC クラスター、AI 学習基盤、成果物プログ
ラム評価環境全体の構築を完了• 創薬プロセス全体を網羅する30種の AI 群を開発・実用化するためのチャレンジを加速

ライフ インテリジェンス コンソーシアム（LINC）
は、ライフサイエンス分野にとビッグデータ技術の開発・活用を推進する企業コン
おける AI（人工知能）
ソーシアムである。LINC には日本を代表するライフ系企業、IT 系企業、アカデミアが参画し、画期的な成果を次々と明らかにしている。2020年、LINC はNVIDIA Tesla V100搭載の HPE ProLiant DL380 Gen10サーバーを採用して研究開発活動を支える「ライフサイエンスのための AI 基盤」を増強した。
チャレンジ

LINC には理化学研究所、京都大学、医薬基盤・健康・栄養研究所などが協力し、アカデミアとしてライフサイエンス分野におけるライフ系企業と IT 系企業のマッチングを進めてAI とビッグデータ技術の開発・活用
2016年11月に設立されたライフ インテリジェン（以下、LINC）には、日本を代ス コンソーシアム表するライフ系企業、IT 系企業、アカデミアなど「ライフサイ117の企業・団体が参画している。

いる。代表を務めるのは、奥野恭史氏（京都大学

エンス分野（製薬・化学・食品・医療・ヘルスケア関大学院医学研究科 / 理化学研究所 医科学イノ
ベーションハブ推進プログラム）
である。奥野教授とともにインシリコ創薬の研究に取り組んできた井阪悠太氏は、神戸医療産業都市推進機構に所属しながら、LINC のワーキンググループ「ライフ連）における AI とビッグデータ技術の開発・活用」 サイエンスのための AI 基盤」を主導している。
をテーマに掲げ、ライフ業界のグローバルでの競争力を強化することが大きな目標だ。

「新薬の開発競争が激化する中、AI を創薬に活用

Case study

業界

ライフ インテリジェンス

研究機関

Page 2コンソーシアム“ システムの高性能化とともに、分析・評価すべき計算結果のデータ量はさらに増大していきます。
そのデータからいかに価値ある情報を抽出するか、いかに知見を得るかが最も重要で、人の作業を補完するツールとしての AI の積極活用はまさに必然です ”
̶ 公益財団法人

神戸医療産業都市推進機構

井阪 悠太 氏

博士（理学）する取り組みが世界中で本格化しています。AI 「成果物プログラム評価環境」に採用されたのは、す。LINC における私のミッションは、AI 基盤の構

NVIDIA Tesla V100 搭 載 の「HPE ProLiantDL380 Gen10サーバー」である。AI 学習用システムとしては、2018年より「HPE ProLiant
DL360 Gen10サーバー（24ノード /Tesla P4築・リソース提供を通じて、医薬品開発プロセス全搭載）」が稼働している。

は、新型コロナウイルスのような未知の感染症に有用と見込まれる既存医薬品を同定する『ドラッグリポジショニング』への応用も期待されていま体を加速させる AI 開発を支援することにあります」
公益財団法人（井阪氏）

ソリューション

LINC では、10のワーキンググループで30のプロ使いやすと作業の効率性を追求したジェクトが進行している。予防・先制医療、診断・成果物プログラム評価環境

神戸医療産業都市推進機構
井阪 悠太 氏 博士
（理学）

治療、バイオメディカル、メディシナルケミストリー

井阪氏が主導するワーキンググループ「ライフ（医薬品化学）など、AI の適用により大幅な期間サイエンスのための AI 基盤」では、① LINC 参画短縮やコスト削減が期待される領域は幅広い。創企業への AI 開発基盤の提供

薬プロセス全体を網羅する多数の AI 群を一気に果物の検証環境の提供②プロジェクト成③ライフサイエンス

分野での AI 開発のためのシステム最適仕様の策開発する取り組みは画期的なものだ。

定 の大きく3つをテーマに掲げている。井阪氏「AI 学習用 のシステ ム を 理化学研究所 横浜は次のように話す。

キャンパスおよび京都大学にそれぞれ構築し、2018年より LINC 参画メンバーに提供していま 「LINC では、ターゲット探索から臨床試験までをす。2020年には『成果物プログラム評価環境』 網羅する30のプロジェクトで、同時並行的に AI のを新たに構築し、AI モデルの構築から評価までを開発を進めています。新たに構築した『成果物プ一貫して行える環境を整えました」と井阪氏はログラム評価環境』では、プロジェクトごとに開発話す。

された成果物プログラム＝ AI モデルの予測精度や品質を効率的に評価する仕組みを整えました」

WG5 メドケム・分子設計・ADMETWG4 分子シミュレーション

WG2 臨床・診断メディシナルケミストリー

ターゲット探索リード
探索予防・先制医療WG1 未病・先制医療

リード最適化

バイオアッセイ

診断・治療

前臨床試験

臨床試験

承認

薬物
治療

バイオメディカル・基礎から臨床への開発プロセス
WG3 創薬テーマ創出

WG6 トランスレーショナルリサーチ
WG7 バイオロジクス・製剤・ロボティクス

WG8 治験・市販後・メディカルアフェアーズ

知識ベース/計算機サーバー
WG9 知識ベース・自然言語処理

WG10 AI基盤
・ライフサイエンスのためのAI基盤

Case study

業界

ライフ インテリジェンス

研究機関

Page 3コンソーシアム

理化学研究所・横浜キャンパス
ジョブ管理システム
計算投入・実行

GPU
サーバー

実行結果

LINC研究者

LINC DB ポータル

プログラムはコンテナ化
計算準備処理・結果表示など（Singularity）

ストレージ
サーバー

「成果物プログラム評価環境」には、井阪氏の知を組み合わせるだけで、容易にデータ評価のプロ見を活かして様々な工夫が施された。実行環境

セスを準備できることに着目しました」（井阪氏）

はコンテナ化され、ユーザーによる環境構築などの事前準備作業は最小限にとどめられている。

KNIME は製薬業界で実績豊富なデータ分析用「ライブカタログ」として複数の AI モデルを一元ソフトウェアだ。作成した AI モデルを実行して予的に管理し、実際に本システム上で AI モデルを測値の精度を確認したり、数値予測でどれだけの動作させ繰り返し評価を行えることも特長だ。

誤差が発生したかなどをチェックできる。

「ユーザー側で特別な環境を用意することなく、 「AI 開発はトライアンドエラーの連続です。学習Web ブラウザーを介して成果物である AI モデルが十分だったか、学習用データが適切だったかの評価を行えることを重視しました。これを実現まで遡って再検討し、段階的に AI モデルの予測するために JupyterHub を利用して、シンプルな精度を高めていきます。だからこそ、評価環境はGUI を備えたマルチユーザー環境を用意していシンプルかつ容易に使え、効率的で生産性の高います」（井阪氏）

ものでなければなりません」（井阪氏）

NVIDIA Tesla V100搭載
HPE ProLiant DL380 Gen10を採用コード・実行結果・メモをまとめてノートブック形式 「成果物プログラム評価環境」の GPUノードに採で管理できることも JupyterHub のメリットだ。 用さ れ た HPE ProLiant DL380 Gen10 サ ーバ ー は、2CPU/24コア /192GB メモリおよび「また、化学系プロジェクトのニーズに応えるため NVIDIA Tesla V100（32GB）×2基を搭載する。に、KNIME によるパイプライン処理が可能な また、仮想化ホストには HPE ProLiant DL360
評価環境も用意しました。GUI 操作で機能部品 Gen10 サー バ ー（2CPU/44コア /384GB メモ
プロジェクトは、AI モデルの実行結果を記録しながらデータの分析や評価を進めることができる。

成果物プログラム評価環境 JupyterHub、KNIMEを用いたAIモデル評価システム■GPUノード：HPE ProLiant DL380 Gen10 x3
2CPU/24コア/192GBメモリ
NVIDIA Tesla V100（32GB）x2■仮想化ホスト：HPE ProLiant DL360 Gen10
2CPU/44コア/384GBメモリ■ストレージサーバー：HPE ProLiant DL380 Gen9

120TB SAS HDD

Case study

業界

ライフ インテリジェンス

研究機関

コンソーシアム“ 医薬品開発の成功率は2万5千分の1以下、開発期間は10年から20年――というのがこれまでの常識でした。LINC では、幅広い創薬プロセスを網羅する30種の AI 群を同時並行的に開発し、これらを一気に実用化することを目指しています。医薬品開発期間の半減と大幅なコスト削減が達成できると期待しています ”
̶ 公益財団法人

神戸医療産業都市推進機構

井阪 悠太 氏

博士
（理学）

導入製品 / サービス

リ）
、120TB の HDD を搭載するストレージサー 「医薬品開発の成功率は2万5千分の1以下、開導入ハードウェア

バーにはドライブエンクロージャーを備えた HPE• HPE ProLiant DL380 Gen10サーバー• HPE ProLiant DL360 Gen10サーバー

ProLiant DL380がそれぞれ採用された。

発期間は10年から20年――というのがこれまでの常識でした。LINC では、幅広い創薬プロセスを網羅する30種の AI 群を同時並行的に開発し、「成果物プログラム評価環境では、Tesla V100

これらを一気に実用化することを目指しています。

を利用することを前提にコストパフォーマンスの医薬品開発期間の半減と大幅なコスト削減が高い機器構成を検討しました。HPE サーバー製達成できると期待しています」と井阪氏は力を込

品は、LINC の AI 学習用システムを含め多数の稼める。

働実績があり安心して導入できました」と井阪氏は話す。

分子動力学シミュレーションによって化合物とタンHPE ProLiant DL380 Gen10サーバーは、2Uのラックマウント型筐体に最大3基の GPU を搭載

いの解析に AI を活用する――これが研究者としての井阪氏のアプローチである。タンパク質の可能だ。世界で最も多くの台数が出荷されている構造解析技術の進化と、それを実行するシステパク質の結合を再現しながら、それぞれのふるまソリューションパートナー

汎用サーバーを利用することで、GPU 専用サームの性能向上はめざましい。だがライフサイエン

バーよりもコストを抑えながら AI 環境を構築でス分野における AI の活用は道半ばといわれる。

きる。

井阪氏は次のように語って締めくくった。

「複数のプロジェクトでリソースの取り合いになら 「システムの高性能化とともに、分析・評価すべきないよう、効果的に並列処理とスケジューリング計算結果のデータ量はさらに増大していきます。

行う仕組みも工夫しました。今後は、プロジェクトそのデータからいかに価値ある情報を抽出するごとに様々な計算リソースへの要求がある中で、 か、いかに知見を得るかが最も重要で、人の作業ユーザーのフィードバックを受けながら、ライフを補完するツールとしての AI の積極活用はまさサイエンス分野に特化した AI 開発に最適なシスに必然です。これからも LINC を支えるアカデミテム仕様を策定していきたいと考えています」とア側の役割として、ライフサイエンス分野に特化

井坂氏は話す。

した AI 開発に最適なシステムを追求していく

ベネフィットレンジを支えるより良いシステムを提供してくれ考えです。HPE には、LINC の AI 創薬へのチャることを期待します」
医薬品の開発期間を半減させる
多様な AI 開発・活用を推進
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カスタマー・インフォメーションセンター

取り組んできた。病気の原因を阻害する化合物を0120-268-186

発見し、医薬品開発に活かすチャレンジは、スー（または03-5749-8279）

Call

井阪氏は、長年にわたりインシリコ創薬の研究に

月曜日〜金曜日 9：00 〜 19：00（土曜日、日曜日、祝日、年末年始、および5月1日お休み）

詳しくはこちら
hpe.com/jp/servers

パーコンピューターや AI の活用により急速に進化を遂げているという。

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CHS00000-01 記載事項は個別に明記された場合を除き2020年4月現在のものです。