芯像生物科技是一家成立于 2017 年的領(lǐng)先的人工智能 NGS（Next-generation sequencing）測序儀生產(chǎn)商，以半導體芯片技術(shù)為核心，賦能體外診斷技術(shù)的創(chuàng)新，目標是打造檢測結(jié)果快速精準、儀器運營低成本高產(chǎn)出、運行流程集成自動與智能化的基因測序平臺，推動技術(shù)的普及，為人類生命健康護航。

公司開發(fā)出的 StarSeq100 AI 測序儀，利用人工智能和 GPU 加速技術(shù)實現(xiàn)全流程的高效測序，從數(shù)據(jù)處理、特征學習到模型訓練和 FastQ 生成，極大地提高測序通量，并顯著降低單位樣本的測序成本。

芯像生物的目標用戶主要是中心醫(yī)院、地區(qū)醫(yī)院、生物醫(yī)藥研究機構(gòu)、基因組學研究所等醫(yī)學和科研機構(gòu)。StarSeq100 AI 測序儀的高效性和精準性使其成為醫(yī)學研究和臨床診斷領(lǐng)域的理想選擇，幫助用戶更快速、更準確地進行基因測序，為疾病診斷、治療和個性化醫(yī)學提供強有力的支持。

芯像生物已成功落地多項業(yè)務場景的 AI 賦能，其中包括無創(chuàng)產(chǎn)前基因檢測（NIPT）、宏基因組測序（mNGS）和靶向測序（tNGS）等。通過將人工智能和 GPU 加速技術(shù)應用于這些領(lǐng)域，芯像生物實現(xiàn)了高通量、高精準的測序結(jié)果，幫助醫(yī)學機構(gòu)和研究所加速疾病診斷和治療，推動了基因測序技術(shù)的普及和應用。同時，芯像生物與上海生物醫(yī)藥技術(shù)研究院達成合作，共建 AI 測序儀聯(lián)合實驗室，通過深入合作，推動測序儀技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展，為臨床醫(yī)學和基因組學研究提供更加先進的技術(shù)支持和解決方案。

智能精準化測序

面臨的挑戰(zhàn)

"智能精準化測序?qū)⒊蔀槲磥碇髁鳒y序方式"，但目前面臨著多項挑戰(zhàn)和限制。首先，現(xiàn)有的傳統(tǒng)測序算法和工具平臺適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)和計算量不大的場景，無法滿足 NGS 行業(yè)日益增長的海量數(shù)據(jù)處理需求，同時測序精度也有待提高，很難利用異構(gòu)架構(gòu)如 CPU+GPU 來實現(xiàn)并行計算。其次，AI 技術(shù)的使用門檻較高，導致傳統(tǒng)測序儀器廠商缺乏開發(fā)工具和對相關(guān)算法不夠熟悉。這使得引入 AI 技術(shù)在 NGS 行業(yè)中面臨著技術(shù)難題。

構(gòu)建 NGS AI 測序儀平臺也面臨著以下幾大挑戰(zhàn)。首先是數(shù)據(jù)管理和處理。由于 NGS 每次運行生成大量數(shù)據(jù)，通常從千兆字節(jié)到太字節(jié)不等，因此需要大量的計算資源和存儲容量來管理、存儲和傳輸如此龐大的數(shù)據(jù)集。其次是保證測序的高精度。要實現(xiàn)高精度的 NGS 數(shù)據(jù)處理，需要采用高質(zhì)量的測序算法，并在整個分析工作流程中應用嚴格的質(zhì)量控制措施。第三個挑戰(zhàn)是算力支持。大規(guī)模數(shù)據(jù)的訓練和推理需要強大的算力，僅依靠 CPU 遠遠不夠。因此，需要建立 CPU+GPU 異構(gòu)計算環(huán)境，并根據(jù) CPU 和 GPU 使用情況來支持自動擴容縮容，以實現(xiàn)資源的合理分配和高效利用。

解決這些問題和挑戰(zhàn)對于 NGS 行業(yè)的發(fā)展至關(guān)重要。通過引入智能精準化測序和 AI 技術(shù)，可以提高測序精度和效率，推動 NGS 行業(yè)向更加智能化和精準化的方向發(fā)展。同時，加強技術(shù)人才培養(yǎng)和資源投入，將有助于克服技術(shù)應用的瓶頸，推動 NGS 行業(yè)持續(xù)創(chuàng)新和發(fā)展。建立高性能的 CPU+GPU 異構(gòu)計算環(huán)境，將使得大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理更加高效，為 NGS 行業(yè)的未來發(fā)展奠定堅實基礎(chǔ)。

NVIDIA 助力解決困境

為了解決所面臨的困境，使得行業(yè)發(fā)展創(chuàng)新更進一步，芯像生物科技積極地實施了如下的解決方案：

1. 使用深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡克服 DNA 測序的各種挑戰(zhàn)。基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的 DNA 簇檢測優(yōu)化，提高 DNA 簇檢測準確性，從而更有效地提取熒光信號信息。采用多個網(wǎng)絡塊構(gòu)建層級處理流程來構(gòu)建堿基 basecall 過程，提高基因組序列的準確性。

2. 引入 SMART 堿基 basecall 及過濾技術(shù)，實現(xiàn)吞吐量、準確性和速度的平衡，適用于不同應用場景。根據(jù)各應用的需求進行自適應性過濾，高利用率的智能數(shù)據(jù)篩選算法以精準選取符合應用需求的數(shù)據(jù)，并有效降低單位樣本的測序成本。

3. NVIDIA GPU 加速 AI 訓練迭代流程，以覆蓋跨測序儀、跨試劑、跨物種、跨應用帶來的增量式多樣性的數(shù)據(jù)訓練需求。StarSeq100 AI 測序儀所部署的深度學習模型訓練基于 NVIDIA GPU 和 Pytorch 框架，模型訓練速度較原來提升了 10 倍，訓練數(shù)據(jù)吞吐量提升 8 倍，訓練穩(wěn)定性亦大幅提升。

4. 基于 NVIDIA GPU AI 推理加速的異構(gòu)平臺，以雙倍提升測序算法計算速度，有效降低了客戶測序報告等待時間，為用戶提供更快速、高效的測序體驗。

NVIDIA 賦能

StarSeq100 AI 測序儀

NVIDIA 產(chǎn)品在 StarSeq100 AI 測序儀的技術(shù)、產(chǎn)品、業(yè)務和行業(yè)競爭力方面發(fā)揮了重要作用，為芯像生物帶來了顯著的影響。NVIDIA GPU 為 StarSeq100 AI 測序儀提供了強大的計算能力，使 NGS 深度學習測序成為了可能。通過使用深度學習技術(shù)和 NVIDIA GPU，StarSeq100 AI 測序儀實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)處理、特征學習、模型訓練到 FastQ 的全流程 GPU 加速。這大大提高了訓練、推理速度，同時使測序通量提升了 30-40%，極大地降低了部署的成本和單位樣本的測序成本。NVIDIA 產(chǎn)品的高性能計算能力為 StarSeq100 AI 測序儀的技術(shù)和產(chǎn)品帶來了巨大的提升，使其成為 NGS 測序領(lǐng)域的領(lǐng)先產(chǎn)品。

同時 NVIDIA 深度學習培訓中心（DLI）免費課程為芯像生物提供了學習機會。作為 NVIDIA 初創(chuàng)加速計劃的會員，芯像生物可以專享這些課程，提高員工的技術(shù)學習能力。這有助于芯像生物在技術(shù)方面保持領(lǐng)先，并加速 StarSeq100 AI 測序儀的技術(shù)創(chuàng)新。NVIDIA 產(chǎn)品的教育支持使得芯像生物的團隊能夠不斷學習和掌握最新的人工智能測序技術(shù)，從而在市場競爭中保持優(yōu)勢。

NVIDIA 產(chǎn)品為 StarSeq100 AI 測序儀的技術(shù)創(chuàng)新和業(yè)務發(fā)展提供了有力支持。通過加速計算和提供學習機會。NVIDIA 的創(chuàng)新技術(shù)和全面支持為 StarSeq100 AI 測序儀的成功應用和業(yè)務拓展奠定了堅實的基礎(chǔ)，比如在病原感染、腫瘤及生殖遺傳方面，AI 測序儀使得這些疾病的檢測分析更快速，更精準。

NVIDIA 初創(chuàng)加速計劃

上海芯像生物科技有限公司是 NVIDIA 初創(chuàng)加速計劃 (NVIDIA Inception) 會員企業(yè)。NVIDIA 初創(chuàng)加速計劃為免費會員制，旨在培養(yǎng)顛覆行業(yè)格局的優(yōu)秀創(chuàng)業(yè)公司。該計劃聯(lián)合國內(nèi)外知名的風投機構(gòu)，創(chuàng)業(yè)孵化器，創(chuàng)業(yè)加速器，行業(yè)合作伙伴以及科技創(chuàng)業(yè)媒體等，打造創(chuàng)業(yè)加速生態(tài)系統(tǒng)。能夠提供產(chǎn)品折扣，技術(shù)支持，市場宣傳，融資對接，業(yè)務推薦等一系列服務，加速創(chuàng)業(yè)公司的發(fā)展。

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