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AWS 与诺和诺德扩大合作伙伴关系,诺和诺德选择 AWS 作为其首选云服务提供商和战略 AI 合作伙伴,以利用 Amazon Bio Discovery 和 Bedrock AgentCore 等 AI 工具加速药物发现,并在伦敦设立联合创新中心。

今天,随着诺和诺德宣布选择 AWS 作为其首选云服务提供商和战略 AI 合作伙伴,我们与诺和诺德的战略合作伙伴关系进一步扩大。 我们将把诺和诺德的科学专长与 AWS 的 AI 工具相结合,包括 Amazon Bio Discovery(用于设计和测试候选药物的生物学 AI 模型)和 Bedrock AgentCore(用于构建运行真实工作流的 AI 代理的基础设施),并将在伦敦建立一个联合创新中心,让他们的科学家和我们的工程师并肩工作。 我们为两家公司之间的广泛合作感到自豪,合作范围已涵盖 AWS、Amazon Pharmacy 和 One Medical。 我对我们如何共同利用 AI 加速药物发现,以及这对患者意味着什么感到乐观。https://aws.amazon.com/blogs/industries/novo-nordisk-selects-aws-as-strategic-partner-to-accelerate-drug-discovery-with-ai/…
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缓存时间: 2026/08/10 15:32

我们与诺和诺德的战略合作伙伴关系今日进一步扩展,诺和诺德宣布选择AWS作为其首选云服务提供商和战略AI合作伙伴,以助力加速药物发现。

我们将结合诺和诺德的科学专长与AWS的AI工具,包括Amazon Bio Discovery(用于设计和测试候选药物的生物学AI模型)和Bedrock AgentCore(用于构建运行真实工作流的AI代理的基础设施),并将在伦敦建立一个联合创新中心,让诺和诺德的科学家与我们的工程师并肩工作。

我们为两家公司之间的广泛合作感到自豪,合作已涵盖AWS、Amazon Pharmacy和One Medical。

我对我们将如何携手运用AI加速药物发现,以及这对患者的意义感到乐观。https://aws.amazon.com/blogs/industries/novo-nordisk-selects-aws-as-strategic-partner-to-accelerate-drug-discovery-with-ai/…


诺和诺德选择AWS作为战略合作伙伴,利用AI加速药物发现 | Amazon Web Services

来源:https://aws.amazon.com/blogs/industries/novo-nordisk-selects-aws-as-strategic-partner-to-accelerate-drug-discovery-with-ai/

AWS for Industries (https://aws.amazon.com/blogs/industries/)

全球领先的医疗保健公司诺和诺德与Amazon Web Services(AWS)今日宣布建立战略合作伙伴关系(https://www.novonordisk.com/content/nncorp/global/en/news-and-media/news-and-ir-materials/news-details.html?id=916594),旨在通过AI和云技术加速药物发现并实现运营现代化。该协议确立AWS为诺和诺德的首选云服务提供商和战略AI合作伙伴,将诺和诺德在严重慢性疾病领域的深厚治疗专长与AWS的云和AI服务、安全基础设施及专为生命科学构建的技术相结合。

这一合作伙伴关系深化了诺和诺德与Amazon之间更广泛的联系。诺和诺德已与Amazon Pharmacy、Amazon Ads和Amazon One Medical合作,以变革疗法的营销和患者交付方式。与AWS达成的这项战略协议补充了技术和AI基础,将助力诺和诺德在全球80个国家超过66,700名员工中实现下一代科学发现和运营效率提升。

诺和诺德和AWS标志(https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/c5b76da3e608d34edb07244cd9b875ee86906328/2026/08/07/1920x1080_Novo_Nordisk-1.png)

图1:诺和诺德和AWS联合品牌标志

让科学家和工程师在同一屋檐下协同合作

药物发现本质上是跨学科的,但相关团队往往各自为政。科学家提出假设,工程师构建计算工具来验证假设,数据专家将结果转化为临床决策。当这些群体分开运作时,结果就是交接延迟、背景信息丢失,以及需要数周才能从一个团队传递到下一个团队的洞见。

诺和诺德和AWS正通过在伦敦King’s Cross的诺和诺德设施内设立联合创新中心来直接应对这一问题。该中心将诺和诺德的研发团队与AWS的Forward Deployed Engineering团队(https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-1-billion-forward-deployed-ai-engineers)和AWS Professional Services(https://aws.amazon.com/professional-services/)组织的工程师、AI专家和应用科学家汇聚在一起。目标是消除科学洞察与技术执行之间的差距,从而缩短从药物靶点到首次人体给药的过程。

在实践中,这意味着当AI驱动的流程浮现出关于候选分子的新洞察时,构建模型的工程师和了解临床意义的研究负责人就在同一个房间里。决策实时做出,实验设计当场优化。计算预测与下一个物理实验之间的信息传递不会丢失任何内容。

“AI有潜力改变我们发现、开发和交付药物的方式,但真正的影响来自于将先进技术与深厚的科学专长以及对患者的明确关注相结合,”诺和诺德企业IT与质量执行副总裁Thilde Hummel Bøgebjerg表示。“通过扩展我们与AWS的合作伙伴关系,我们正在创造一个环境,让我们的科学家、工程师和技术团队能够共同创新、负责任地扩展规模,并加速从科学洞察到为患有严重慢性疾病的人们带来有意义成果的旅程。”

专为生命科学打造的AI服务

作为合作伙伴关系的一部分,诺和诺德将使用AWS的服务和应用,包括Amazon Bio Discovery(https://aws.amazon.com/biodiscovery/)和Amazon Bedrock AgentCore(https://aws.amazon.com/bedrock/agentcore/),在研发、商业运营和企业IT领域开发AI驱动的解决方案。

Amazon Bio Discovery是一款专为特定用途构建的应用,让科学家能够直接访问生物AI模型,用于生成和评估潜在候选药物。该服务通过集成实验室合作伙伴,将计算设计与实际实验室测试连接起来,形成迭代实验循环,从而压缩药物开发最早且最耗时的阶段。

Amazon Bedrock AgentCore提供了构建AI代理的基础设施,这些代理能够跨企业数据进行推理、执行多步骤工作流,并与现有系统集成。它使组织能够将AI从孤立的实验转移到大规模可靠运行的生产级应用。

这些服务共同旨在让科学家和业务团队(而不仅仅是AI专家)也能使用AI,并在AWS可扩展且安全的基础设施支持下,推动全球制药运营的效率提升。

在成功的AI部署基础上持续发展

扩大后的合作伙伴关系建立在诺和诺德已经通过AWS取得的可量化成果之上。诺和诺德利用Amazon Bedrock(https://aws.amazon.com/bedrock/)——一项提供多种高性能基础模型选择的完全托管服务——构建了一个生成式AI解决方案,让员工能够创新并为整个价值链中的用例创建应用。目前已有超过25,000名诺和诺德员工使用该解决方案构建聊天机器人,以提高生产力、检索信息、起草文档,并在非受监管流程中充当虚拟同事。

这些成果表明,当AI工具融入全球制药组织的日常工作时,将会带来怎样的可能性。新的合作伙伴关系旨在将这种影响扩展到药物发现和开发的每一个阶段。

“诺和诺德与AWS的合作伙伴关系展示了将AI与深厚的生命科学专长相结合时可能实现的目标——消除药物发现过程中的瓶颈,而不仅仅是研究这些瓶颈,”AWS医疗保健与生命科学副总裁兼总经理Dan Sheeran表示。“我们将共同构建代理式AI应用,以加速研究、临床开发、生产和IT运营,帮助诺和诺德在端到端流程中更快推进。”

请参阅诺和诺德与AWS合作伙伴关系的公告(https://www.novonordisk.com/content/nncorp/global/en/news-and-media/news-and-ir-materials/news-details.html?id=916594),并了解AWS为医疗保健和生命科学客户提供的专用服务(https://aws.amazon.com/health/)。

延伸阅读

  • Amazon Bio Discovery简介(https://aws.amazon.com/blogs/industries/introducing-amazon-bio-discovery/)
  • 通过Amazon Bio Discovery的集成实验室合作伙伴形成闭环(https://aws.amazon.com/blogs/industries/closing-the-loop-with-amazon-bio-discoverys-integrated-lab-partners/)
  • 从代码到化学:使用Kiro攻克ADME-Tox这一药物发现的关键挑战(https://aws.amazon.com/blogs/industries/from-code-to-chemistry-using-kiro-to-tackle-adme-tox-a-key-drug-discovery-challenge/)

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