A BMS utiliza a IA da NVIDIA para descobrir novos medicamentos
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A Bristol Myers Squibb ampliou substancialmente suas capacidades de IA nos últimos anos para acelerar os resultados na descoberta de medicamentos. Crédito: Bristol Myers Squibb.
A Bristol Myers Squibb, líder no setor biofarmacêutico, está ampliando sua capacidade de computação com a NVIDIA para construir o que chama de “o mais poderoso sistema de IA de propriedade privada do setor de ciências da vida”.
A Bristol Myers Squibb (BMS) está expandindo sua infraestrutura de IA com tecnologia NVIDIA para criar o que descreve como a “fábrica de IA mais poderosa do setor de ciências da vida”.
A BMS já opera um dos sistemas de IA mais potentes do setor de ciências da vida, também equipado com tecnologia avançada da NVIDIA, para dar suporte aos seus programas de pesquisa e desenvolvimento.
Esse segundo sistema oferecerá um desempenho até dez vezes melhor por megawatt em comparação com seu antecessor.
O sistema utilizará um NVIDIA DGX SuperPOD com sistemas DGX Vera Rubin NVL72, criando a infraestrutura da NVIDIA de propriedade privada mais potente e com maior eficiência energética do setor de ciências da vida.
Greg Meyers, diretor digital e de tecnologia da Bristol Myers Squibb, afirma: “A BMS apostou deliberadamente na IA, e estamos começando a ver os resultados disso em nosso pipeline e em nossas operações. Estamos comprometidos em transformar a IA em resultados reais para os pacientes, o que requer uma infraestrutura construída para atender a essa ambição.
“Expandir nossos recursos de computação com a NVIDIA oferece aos nossos pesquisadores e equipes em toda a empresa a escala necessária para manter a BMS na vanguarda do que a IA pode oferecer para a descoberta e o desenvolvimento de medicamentos.”
Greg Meyers, diretor de Digital e Tecnologia da Bristol Myers Squibb. Crédito: Bristol Myers Squibb.
Acelerando a descoberta de medicamentos com IA generativa
A descoberta de medicamentos com IA é um dos principais casos de uso da IA generativa na área da saúde. A BMS está na vanguarda desse movimento desde que montou seu primeiro DGX SuperPOD com tecnologia NVIDIA, há três anos.
Agentes de IA que automatizam a identificação e validação de alvos poupam aos pesquisadores semanas de trabalho manual, permitindo que se concentrem em decisões científicas de maior valor.
A abordagem “Predict First” da empresa usa IA para orientar o desenho experimental antes dos testes de laboratório, informando todos os programas de moléculas pequenas e a maioria dos programas de moléculas grandes como parte de uma estratégia integrada de desenvolvimento de medicamentos.
Robert Plenge, vice-presidente executivo e diretor de pesquisa da Bristol Myers Squibb, afirma: “A descoberta de medicamentos é uma sequência de decisões tomadas em condições de incerteza, e melhores decisões resultam de evidências mais sólidas, obtidas mais rapidamente.
“Essa infraestrutura nos permite aprender com cada experimento e cada resultado clínico para aprimorar a próxima hipótese, permitindo que os cientistas da BMS dediquem menos tempo ao trabalho manual e mais tempo às questões que exigem julgamento humano.
“O objetivo não é a velocidade em si; é aumentar a probabilidade de que cada programa que levamos adiante seja o correto.”
Robert Plenge, vice-presidente executivo e diretor de pesquisa da Bristol Myers Squibb. Crédito: Bristol Myers Squibb.
Aprimorando os fluxos de trabalho de pesquisa
O acordo ampliado apoia a visão de pesquisa da empresa de “inteligência híbrida”, na qual cientistas de IA trabalham lado a lado com pesquisadores humanos para melhorar os fluxos de trabalho e os resultados.
Os sistemas de IA da BMS lidam com tarefas complexas e que exigem grande volume de dados, permitindo que os cientistas se concentrem na estratégia, na interpretação e nas decisões que exigem conhecimento humano.
O cluster fornece o poder de computação por trás dessa abordagem, dando suporte a modelos de base treinados com décadas de dados proprietários, e facilita fluxos de trabalho impulsionados por IA que permitem aos pesquisadores testar hipóteses em uma escala antes impossível.

Rory Kelleher, diretor sênior de Desenvolvimento de Negócios, Saúde e Ciências da Vida da NVIDIA, afirma: “A BMS acumulou décadas de conhecimento científico extraordinário em algumas das áreas mais complexas das doenças humanas.
“Com o NVIDIA Vera Rubin e o BioNeMo Agent Toolkit, a BMS pode transformar esses dados científicos corporativos em inteligência proprietária e fornecer aos agentes ferramentas específicas para cada domínio que ajudem os cientistas a explorar a biologia, projetar moléculas e avaliar hipóteses em uma escala sem precedentes – reinventando a forma como os medicamentos são descobertos e desenvolvidos.”
Expandindo o ecossistema de IA corporativa
A expansão da infraestrutura de IA da BMS segue sua parceria estratégica com a Anthropic, anunciada em maio de 2026.
O agente Claude, da empresa de IA, está programado para ser implantado nas áreas de pesquisa, desenvolvimento clínico, fabricação, comercial e corporativa.
Com o objetivo de fazer a transição do uso da IA de ferramentas conversacionais para recursos de agentes integrados aos fluxos de trabalho do dia a dia, a parceria entre a BMS e o Claude visa acelerar a engenharia de software com o Claude Code.
Ele incorpora agentes aos fluxos de trabalho que impulsionam o desenvolvimento de medicamentos e conecta o Claude ao conhecimento institucional em todos os sistemas internos.
A Anthropic também lançou o Claude Science, um produto dedicado e adaptado às demandas do setor de ciências da vida.
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A Bristol Myers Squibb (BMS) está expandindo sua infraestrutura de IA com tecnologia NVIDIA para criar o que descreve como a “fábrica de IA mais poderosa do setor de ciências da vida”.
A BMS já opera um dos sistemas de IA mais potentes do setor de ciências da vida, também equipado com tecnologia avançada da NVIDIA, para dar suporte aos seus programas de pesquisa e desenvolvimento.
Esse segundo sistema oferecerá um desempenho até dez vezes melhor por megawatt em comparação com seu antecessor.
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“O objetivo não é a velocidade em si; é aumentar a probabilidade de que cada programa que levamos adiante seja o correto.”
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