在現代醫學快速發展的過程中，新藥研發扮演著極為重要的角色，但是長期以來，因為初始命中率太低導致的成本過高問題，卻成為了藥物研發過程中的障礙。據專業人士介紹，一款新藥在研製過程中，要涉及到靶標的確定、化合物篩選以及臨床試驗等眾多的環節，這個過程具有周期長、技術難度大以及人力成本高特點，如何解決這一系列痛點問題，成為了擺在醫學業界的重要課題。

眾所周知，新藥研發的鏈條非常綿長，以目前市場中佔比較大的小分子藥物為例，首先要基於靶標來篩選化合物，然後在經過一系列的繁瑣程式來優化成先導分子，之後再優化成為候選藥，最終才會進入臨床研究階段。每個環節都充滿了挑戰，比如要在動輒120億的巨量化學空間中篩選出待實驗驗證的分子，難度可想而知。在高效能運算系統和

目前，業界常用的篩選方式為基於AI技術的超高通量虛擬篩選法，其大致過程是在超級算能的助力下，將化學空間縮小較小的量級，進而進行更加精細的分子對接，最後在人工的輔助下進行進一步的挑選，最終形成理想的交付方案。在這一過程中，基於分子的動力學模擬計算起著重要作用。

目前，國內已經有相關企業在將高效能運算系統用於新藥研發方面進行了積極探索，北鯤雲超算平臺便是其中之一。該平臺的一個核心優勢就是，它可以大幅提升新藥研發過程中資料的篩選效率。藉助於北鯤雲超算平臺的高效能運算服務，1000臺擁有16000核心的計算資源可以在短短几分鐘的時間就被調動起來，原先需要幾天才能完成的計算任務，如今縮短到了

考慮到新藥研發過程中，需要儲存巨量的資料，北鯤雲超算平臺還可以為合作方提供PB級的超大儲存空間，這樣一來之前的資料就可以被輕鬆地容納起來，當需要進行資料的比對時可以隨時調取。安全性方面，北鯤雲則採用AES-256對資料進行加密傳輸，確保了相關的資料出現洩露或者被篡改的風險。

高效能運算在醫藥研發領域的使用，僅僅是其諸多應用體系內的一個分支，在系統生物學、生物學等領域的技術開發，以及資料儲存分析過程中，高效能運算均有著用武之地，有媒體曾報道，北鯤雲超算平臺協助一家高校進行基因組分析，在一週的時間裡完成了2000個物種基因組分析，效率之高令人驚歎。隨著雲端計算技術的不斷優化升級，它在眾多領域將發揮出更加重要的價值！