印度的数据中心人工智能（AI）芯片初创公司 Ceremorphic 开设了一个生命科学部门，旨在寻找并推出基于新技术平台 BioCompDiscoverX 的药物。该平台包括一个部分基于模拟硅的异构加速器，可以加速模拟人类细胞和组织，作为药物研发过程的一部分。公司的目标是从一开始就找到更好的候选分子，从而更快、更便宜地将新药带到市场。
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Ceremorphic 于2022年脱离隐秘模式，推出了用于数据中心 AI 加速的 QS1芯片。该公司由 Venkat Mattela 于2020年创立，其开发工作始于他之前创办的初创公司 Redpine Signals，该公司于2020年被 Silicon Labs 收购。Mattela 保留了 Redpine 的 AI 处理器开发团队和一些关键的知识产权。与 ThreadArch 相关的专利（Redpine 的多线程处理器宏结构）已经被授权给 Silicon Labs，但仍可供 Ceremorphic 使用。
Mattela 告诉 EE Times，从一开始就打算进行药物研发。“当今生命科学领域的问题是，已知的疾病总数约为10，000种，但可用的治愈方法只有大约500种。”Mattela 表示，“在进展或开发效率与需求之间存在巨大差距。”
根据 Mattela 的说法，生命科学领域遵循着摩尔定律的反向规律（被称为 Eroom 定律）;随着技术的进化，药物研发变得越来越慢、越来越昂贵。开发一种新药现在可能耗资超过20亿美元，并需要超过10年，包括 FDA 的批准。去年，FDA 只批准了37种新药。
Mattela 回忆起自己在2016年读到一篇关于模拟计算在药物研发中的回归的 MIT 文章，正是在那之前，Redpine 被出售。这篇 MIT 的研究工作是关于尝试使用模拟硬件来模拟人类细胞，甚至是组织或器官。
Mattela 表示:“使用最先进的数字计算机是不可能实现的。如果能更准确地模拟细胞，就不需要在药物研发中进行反复试验。当我们将10种药物送入临床试验时，只有一种能通过。”
通常，药物研发流程可能从确定目标分子和优化它（目标和引导优化），然后进行临床前试验(动物试验)，最后进行临床试验(人体试验)。Mattela 表示，由于需要进行反复试验，这个过程现在需要超过10年的时间。目前临床试验中的药物失败率约为92%。通过更好地模拟人类细胞和组织，每个通过初步开发阶段的目标分子成功的机会更高。Ceremorphic 的目标不是加速临床试验过程本身，而是从一开始就确定更好的候选分子，使得更少的分子进入试验阶段，而昂贵且耗时的试验更有可能取得成功。
Ceremorphic 的关键知识产权在于模拟人类细胞的算法，以及专门用于这些算法的硬件加速器。该模拟过程解决了相关数据的短缺问题，它将创建可以用于训练大量数据需求的药物研发人工智能模型的合成数据，这个过程被 Ceremorphic 称为相关数据合成（RDS）。
Mattela 对 Ceremorphic 的 BioCompDiscoverX 平台的愿景是，在每个科学家的办公桌上建立一个 “盒子里的数据中心”，其中包括 Ceremorphic 的硅芯片，并可以根据需要连接到远程资源。Ceremorphic 的异构硬件加速器包括分子动力学、人工智能和反应处理器的加速器，关键是这些加速器采用的是模拟硅技术。Ceremorphic 将继续保持无厂半导体公司的身份，但其新的生命科学部门还将承担价值链的其他部分，与合作伙伴一起进行临床试验和制造，尽管确切的商业模式还在不断发展中。
Mattela 表示:“目前一切都是开放的”。但将发现的药物许可给制药公司也可能成为其商业模式的一部分。他补充说，未来可能会出现类似的部门用于其他应用，但目前价值主张还不足以支持这样的举措。
最终的结果应该是发现更多的药物，并降低将这些药物推向市场的成本，从而使消费者的费用大大降低。Mattela 表示:“从社会影响的角度来看，我将会在正确的时间推出一种药物，这样需求和需求之间就不会有任何差距。当我提高成功的概率时，我的成本就会下降，我的时间也会缩短... 我们的目标是尽快实现个性化药物。”
Ceremorphic 目前拥有大约160名员工，大部分位于印度的海得拉巴，该公司计划在下个月展示其技术平台，并计划在2024年底全面推出。