Genesis Workbench: DatabricksとNVIDIAを活用した、ライフサイエンス業界向けAIのブループリント

GPUアクセラレーションによる創薬をデータに直接もたらす

ライフサイエンス分野のリーダーは、ガバナンスが効いた自社データ上に直接構築された、ドメイン特化型で本番環境に対応したAIを必要としています。DatabricksとNVIDIAは共同でこの変革を推進しています。Databricks（Unity Catalogによるガバナンス、MLflow、Model Serving、サーバーレスGPUコンピュート）と、 NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit（ NVIDIA CUDA-Xライブラリ、 Parabricks、および Proteina-Complexaをはじめとする拡大を続ける生物学・化学モデルのカタログを含む）を組み合わせることで、お客様は機密データをサードパーティのAPIに送信することなく、データが存在するその場所で特化型AIを実行できます。

本ブログ記事では、この組み合わせにおける最も困難なアプリケーションの1つである、ライフサイエンスのR&Dと創薬に焦点を当てます。これは、ゲノミクス、トランスクリプトミクス、構造生物学、化学といった、共通のツールチェーンを共有することがほとんどない分野にまたがり、圧倒的に非構造化で機密性の高いデータを使用し、何年もの歳月と数十億ドルの投資を必要とする取り組みです。 Genesis Workbenchは、これを実際に形にしたものです。

Genesis Workbenchとは？

Genesis Workbenchは、Databricks上のライフサイエンス向けアプリケーションのオープンなブループリントです。これは、計算創薬の主要な段階を1つの環境、1つのUI、そして1つのガバナンスモデルの下に統合するモジュール式のワークベンチです。各科学ドメインは、独立してデプロイ可能なモジュールとなっています。

• ゲノミクス
• シングルセル
• 高分子
• 低分子
• NVIDIA BioNeMoモデルのファインチューニング

このプラットフォームは、標準的なツールボックスを、まとまりのある科学的なワークベンチへと変貌させます。何よりも素晴らしいのは、環境全体を1つのスクリプトで簡単にデプロイできる点です。Databricks Appsを活用したポイント＆クリック式のUIを使用することで、研究者はコードを書くことなく、創薬ワークフロー全体を進めることができます。基盤となるアーキテクチャは、Unity Catalogで管理され、MLflowで追跡され、GPUエンドポイントで提供されるオープンソースモデルに依存しています。Databricks AI Searchを使用して公開データセットと独自のデータセットの両方を一元管理することで、外部APIへの依存を完全に排除しました。最終的に、このシームレスなセットアップはプロセスのすべてのステップを接続し、ゲノミクスの知見をシングルセル検証、標的構造予測、候補化合物のドッキング、ADMET、およびランキングへとスムーズに連携させることができます。

Genesis WorkbenchがライフサイエンスのR&Dを加速する方法

創薬のすべての段階を、DatabricksネイティブかつNVIDIAで加速された1つのプラットフォームに統合することで、Genesis Workbenchは、これまでライフサイエンスのR&DにおいてAIの成果創出を阻んできた4つの課題に直接対処します。

• AI支援によるワークフロー生成。ワークベンチを宣言的に使用できます。求める科学的アプローチを記述するだけで、複雑な接続やボイラープレートなしで、実行可能なパイプラインを取得できます。これにより、「どう構築するかを知っている」から「何をしたいかを知っている」へとハードルが下がり、より多くの研究者がアイデアを実験に移し、迅速にイノベーションを起こせるようになります。Vortexは、これを実現するビジュアルキャンバスです。
• MCPサポート。Genesis Workbenchは、より広範なAIエコシステムの主力（ワークホース）となります。そのモデルやワークフローは、あらゆるエージェントやMCPクライアントが呼び出せるツールとなり、プラットフォームがサイロ化することなく、アシスタントやパイプラインを強化します。付属 of Model Context Protocol（MCP）サーバーにより、Databricks AI Playground、Claude、Cursor、または独自のエージェントに公開されます。これはコア機能とともに自動的にデプロイされます。
• IPリスクとセキュリティ。配列、化合物ライブラリ、アッセイ結果、患者データなどは、組織内で最も厳しく規制されている資産の一部です。モデルとデータは一度Unity Catalogにダウンロードされ、推論はご自身のワークスペース内のModel Servingエンドポイントで実行されます。また、実行時の外部APIへの依存関係はないため、IPがガバナンスの境界外に出ることはありません。
• 絶えず変化するモデルの展望。バイオAIの進化は非常に迅速です。Genesis Workbenchのモジュール式アーキテクチャは、すべてのモデルを同じレジストリおよびサービング基盤内の独立してデプロイ可能なサブモジュールとして扱うため、GenMol、Proteina-Complexa、またはより新しいモデルの採用は、コードの書き直しではなく、単なるデプロイ手順で済みます。
• ファインチューニング。レイクハウス内の高度にガバナンスされた独自のデータセットでオープンソースモデルをファインチューニングすることで、社内の既存の知識を容易に活用し、アイデアの創出や候補化合物の発見を迅速化できます。
• 複雑な分野横断的連携。すべてのモジュールが1つのプラットフォーム、ガバナンスモデル、およびジョブ/サービング/MLflow基盤を共有しているため、システム間での不安定なコピー＆ペーストを行うことなく、アプリ内でのハンドオフ（遺伝子→配列の解決を含む）によって各分野がネイティブに接続されます。ワークベンチ自体が統合レイヤーとなります。

非計算科学者をプロセスに組み込む。インタラクティブな3DビューアとAIが生成する平易な言葉による結果の解釈を備えた、ポイント＆クリック式のReact UIにより、生物学者はコードを書くことなく、バリアントの呼び出し、ノックアウトのシミュレーション、バインダーの設計、候補のランキングを行うことができます。一方で、計算科学の同僚は、パイプラインのあらゆる段階でNVIDIAを活用し、基盤となるジョブ、モデル、アーティファクトに完全にアクセスし続けることができます。

ほぼすべての段階において、負荷の高い処理はNVIDIAのアクセラレーテッドコンピューティングとモデルによって行われます：

Genesis Workbenchの未来

今後に向けて、私たちはこのワークベンチを科学的発見のためによりアクセスしやすく、強力なものにすることに注力しています。ロードマップには以下が含まれます：

• ワークフローの自動生成：複雑な科学的ワークフローを生成するAI駆動の自動化を導入し、新しいモデルや多様なデータソースのシームレスな統合を容易にします。
• NVIDIA AIスキルの統合：NVIDIA BioNeMo Skillsの統合を進めており、BioNeMo Agent Toolkitがプラットフォーム固有のインテリジェンスと機能をどのように強化できるかを示します。追加のスキルも、利用可能になり次第順次統合されます。
• MCPサービス：Genesis Workbenchが下流の利用アプリケーションに高品質なデータとインサイトを容易に提供できるようにするため、MCP（Model Context Protocol）サービスの追加を計画しています。

ガバナンスが確保された単一のプラットフォームで、疾患の特定から候補物質の選定まで

Genesis Workbenchにより、研究者はデータを環境外に持ち出すことなく、仮説の立案から治療薬候補のランキングまで、創薬プロセス全体を安全に進めることができます。Parabricks、CUDA-X Data Science、Proteina-Complexa、GenMol、BioNeMo Agent ToolkitなどのGPU加速ツールをUnity Catalogのガバナンスのもとで統合することにより、実験室の研究者向けに特別に設計された直感的なUIを提供します。この強力なインシリコ（in-silico）パイプラインにより、最も可能性の高いターゲットのみをウェットラボに進めることができるため、無駄な時間とリソースを劇的に削減できます。これこそが、業界特化型AIの約束を具現化したものです。専門的で安全なAIをデータに直接もたらします。

創薬プロセスの加速を始める準備はできましたか？

今すぐ当社の GitHubリポジトリからGenesis Workbenchをデプロイしましょう。デプロイやカスタマイズを支援するClaude Codeスキルも提供しています。コントリビューションも歓迎していますので、可能であればぜひプロジェクトへのフィードバックをお願いします！すでにDatabricksをご利用中で、実演デモに関心がある場合は、担当のDatabricksアカウントチームまでお問い合わせください。

Genesis Workbenchは、オープンなDatabricks Industry Solutionsのブループリントです。

(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事