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美國阿貢國家實(shí)驗(yàn)室、Flagship Pioneering、Terray、Weights & Biases 和其他數(shù)十家組織機(jī)構(gòu)正在推動生物分子科學(xué)的發(fā)展
SC24 – NVIDIA 宣布，全球制藥和科技生物行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者、學(xué)術(shù)先鋒和 AI 研究人員正在使用開源的 NVIDIA? BioNeMo? 框架，來推進(jìn)藥物研發(fā)并加速分子設(shè)計。
研究人員需要專門的生物分子模型和數(shù)據(jù)集來大規(guī)模地收集洞察，以便更快地設(shè)計治療方案。開源 BioNeMo 框架提供了一系列加速計算工具，旨在為生物分子研究提供指數(shù)級擴(kuò)展的 AI 模型，為生物制藥領(lǐng)域帶來新的超級算力水平。
NVIDIA 醫(yī)療健康與生命科學(xué)總經(jīng)理兼副總裁 Kimberly Powell 表示：“最近的諾貝爾化學(xué)獎證明了 AI、加速計算和日益擴(kuò)大的數(shù)據(jù)集的融合為制藥行業(yè)創(chuàng)造了前所未有的機(jī)遇。為了幫助解開生物系統(tǒng)的復(fù)雜奧秘，我們推出了 BioNeMo 開源框架，它將使全球各地的研究人員能夠更快開發(fā)出挽救生命的治療方法。”
領(lǐng)先的生物技術(shù)公司、科技生物研究人員以及 AI 平臺公司與組織已經(jīng)或即將為這一開源框架做出貢獻(xiàn)，包括 A Alpha Bio、美國阿貢國家實(shí)驗(yàn)室、Dyno Therapeutics、羅氏集團(tuán)的成員基因泰克、Ginkgo Bioworks、Relation、VantAI 和 Weights & Biases。另外，以推動計算科學(xué)發(fā)展著稱的領(lǐng)先重點(diǎn)科研機(jī)構(gòu)也使用 BioNeMo 框架推動創(chuàng)新。
美國阿貢國家實(shí)驗(yàn)室計算科學(xué)小組負(fù)責(zé)人 Arvind Ramanathan 表示：“美國阿貢國家實(shí)驗(yàn)室貢獻(xiàn)了數(shù)十億參數(shù)的生物模型，這些模型需要使用專門的軟件在高性能計算環(huán)境中訓(xùn)練而成。BioNeMo 為美國阿貢國家實(shí)驗(yàn)室和更廣泛的生物技術(shù)社群提供了一個企業(yè)級開源解決方案，使研究人員能夠在本來不具備足夠的計算專業(yè)知識的實(shí)驗(yàn)室中，輕松擴(kuò)展大型生物基礎(chǔ)模型的訓(xùn)練規(guī)模?！?/p>
推出下一代 BioNeMo 平臺
這個端到端 NVIDIA BioNeMo 平臺專為加快 AI 藥物研發(fā)和分子設(shè)計模型的創(chuàng)建、定制與部署而設(shè)計。通過與加速計算基礎(chǔ)設(shè)施無縫集成，該平臺能夠降低成本、擴(kuò)大規(guī)模，并加快藥物研發(fā)流程的速度，進(jìn)而從生物分子數(shù)據(jù)中提煉出快速、可靠的洞察。
除 BioNeMo 框架外，該平臺還支持 NVIDIA NIM?（經(jīng)過優(yōu)化的安全、可擴(kuò)展 AI 推理微服務(wù)）和 NVIDIA BioNeMo Blueprints，后者是針對濕實(shí)驗(yàn)室和計算工作流的優(yōu)化參考設(shè)計。
NVIDIA 還發(fā)布了適用于 BioNeMo 的一系列經(jīng)過優(yōu)化且易于使用的全新 NIM 微服務(wù)。這些微服務(wù)可以快速、輕松地部署在本地或任何數(shù)據(jù)中心或云中，使開發(fā)人員能夠在各種不同的環(huán)境中靈活運(yùn)行應(yīng)用，并縮短了生物藥物研發(fā)研究中從推理到獲得洞察的時間。
新推出的 NIM 微服務(wù)支持業(yè)界領(lǐng)先的模型，包括：
- AlphaFold2 是谷歌 DeepMind 開發(fā)的深度學(xué)習(xí)模型，該模型專為改變蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測而設(shè)計。通過使用適用于 BioNeMo 的 AlphaFold2 NIM 微服務(wù)，研究人員近乎實(shí)時地預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的速度提高了 5 倍。
- DiffDock 2.0 基于麻省理工學(xué)院的研究成果，并在金標(biāo)準(zhǔn) PLINDER 數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練而成。借助 DiffDock 2.0 NIM 微服務(wù)，研究人員預(yù)測分子取向的速度提高了 6.2 倍，準(zhǔn)確率提高了 16%。
- RFdiffusion 和 ProteinMPNN NIM 微服務(wù)幫助研究人員更快設(shè)計出與目標(biāo)分子結(jié)合的新型蛋白質(zhì)，并推動新的蛋白質(zhì)療法的創(chuàng)造。
BioNeMo 現(xiàn)在加入了包括 cuEquivariance 在內(nèi)的全新加速庫，能夠加速 DiffDock 化學(xué)預(yù)測所必需的數(shù)學(xué)計算。
企業(yè)可以使用 NVIDIA BioNeMo Blueprints（一個可定制的參考 AI 工作流目錄）來幫助開發(fā)人員將其 AI 部署擴(kuò)展為企業(yè)級生產(chǎn)管線。
用于虛擬篩選的 BioNeMo Blueprint 提供了一個可定制且易于遵循的工作流，不但能夠使用 NIM 微服務(wù)來更快設(shè)計出小分子，同時還能節(jié)省時間和成本。
目前已有 200 多家科技生物公司、大型制藥公司和初創(chuàng)企業(yè)用戶將 BioNeMo 集成到其計算機(jī)輔助藥物研發(fā)平臺和工作流中。
埃森哲、亞馬遜云科技（AWS）和德勤等全球系統(tǒng)集成商、軟件提供商和云服務(wù)提供商正在將 NVIDIA BioNeMo Blueprints 帶給全球各地的企業(yè)。
