亞馬遜面向生物製藥行業推出了一款AI驅動的藥物研發平台，該公司表示，這一平台將計算方法與濕實驗室工作流程整合到單一應用中，能夠大幅縮短新藥研究周期。
亞馬遜雲科技（AWS）將這一平台命名為Amazon Bio Discovery（ABD），並將其定位為"實驗室閉環"平台。據悉，該平台在發布之初即搭載超過40個AI生物基礎模型，配備智能體助手幫助用戶為研究項目選擇最優模型並解讀實驗結果，同時還建立了合同研究機構（CRO）合作夥伴網路，負責執行濕實驗室實驗，實驗結果可反饋回系統，進而指導後續設計階段。
該平台採用四階段流程：首先對模型進行評估並構建電腦模擬工作流，隨後由智能體助手主導實驗設計與計算結果分析，最後將最具潛力的候選化合物移交至Ginkgo Bioworks、Twist Bioscience或A-Alpha Bio的濕實驗室進行驗證。用戶可訪問AI模型庫，也可上傳自定義模型或使用第三方工具。
此次發布標誌著AWS加快了為藥物研發者提供服務與工具的步伐，是繼HealthOmics分析平台及用於臨床試驗患者隊列識別的HealthLake服務之後的又一重要進展。
與此同時，此舉也使AWS與英偉達
、Alphabet旗下Isomorphic Labs以及OpenAI等提供AI藥物研發服務的科技巨頭形成競爭，其中OpenAI剛剛與諾和諾德簽署了戰略層面的合作協議。
在競爭優勢方面，AWS在企業級雲服務領域深耕多年，為全球前20大跨國藥企中的19家提供服務，ABD平台正是構建於這一基礎設施之上，這或許將成為其打入這一賽道的重要助力。
AWS醫療AI與生命科學副總裁拉吉夫·喬普拉（Rajiv Chopra）向路透社表示，Amazon Bio Discovery目前已在拜耳、博德研究所以及Voyager Therapeutics展開實際測試。
紀念斯隆凱特琳癌症中心的一項研究驗證了該平台的能力——在數周內生成了10萬個抗體候選分子，並可直接送往濕實驗室進行測試，相關細節已記錄於官方白皮書中。
AWS的萊恩·格林（Ryan Green）和金智元（Jiwon Kim）在一篇部落格文章中寫道，ABD"讓實驗室閉環模式在整個研究機構中觸手可及、規模可擴展"。他們補充道："實驗室閉環藥物研發不應占用科學本身的時間，無論你是在設計計算工作流，還是在運行用於驗證假設的實驗，這一模式都應該向每一位科研人員開放。"
Q&A
Q1：Amazon Bio Discovery平台是什麼？能解決哪些問題？
A：Amazon Bio Discovery（ABD）是亞馬遜雲科技推出的AI驅動藥物研發平台，整合了計算方法與濕實驗室工作流程。平台內置超過40個AI生物基礎模型，並配備智能體助手輔助模型選擇和結果解讀。它通過"實驗室閉環"模式將計算模擬與實體實驗緊密結合，能夠在數周內生成大量候選化合物，顯著縮短新藥研究周期。
Q2：Amazon Bio Discovery平台的四階段流程是怎樣運作的？
A：該平台採用四步流程：第一步評估AI模型並構建電腦模擬工作流；第二步由智能體助手主導實驗設計；第三步分析計算結果；第四步將最具潛力的候選化合物轉交給合作濕實驗室（包括Ginkgo Bioworks、Twist Bioscience、A-Alpha Bio）進行實體驗證。實驗結果還可反饋回系統，持續優化後續研究方向。
Q3：Amazon Bio Discovery目前有哪些機構在使用？效果如何？
A：目前已有拜耳、博德研究所和Voyager Therapeutics在測試該平台。紀念斯隆凱特琳癌症中心的研究項目也驗證了其效果——平台在數周內生成了10萬個抗體候選分子供濕實驗室測試，充分展示了其在大規模藥物研發中的實際應用價值。
