NVIDIA Corporation ha annunciato una serie ampliata di servizi cloud di AI generativa per la personalizzazione dei modelli di AI foundation per accelerare la creazione di nuove proteine e terapie, nonché la ricerca nei campi della genomica, della chimica, della biologia e della dinamica molecolare. Parte di NVIDIA AI Foundations, il nuovo servizio BioNeMoo Cloud che offre u per la formazione e l'inferenza di modelli AI u accelera le fasi più lunghe e costose della scoperta di farmaci. Consente ai ricercatori di mettere a punto le applicazioni di AI generativa sui propri dati proprietari e di eseguire l'inferenza di modelli di AI direttamente in un browser web o attraverso nuove interfacce di programmazione di applicazioni cloud (API) che si integrano facilmente nelle applicazioni esistenti.

Amgen è tra i primi utenti: Amgen, una delle principali aziende biotecnologiche del mondo, sta già utilizzando il servizio per far progredire le sue attività di ricerca e sviluppo. L'AI generativa potenzia la pipeline di scoperta dei farmaci: Il servizio BioNeMo Cloud include modelli di AI pre-addestrati per aiutare i ricercatori a costruire pipeline di AI per lo sviluppo di farmaci. È stato adottato da aziende di scoperta di farmaci, tra cui Evozyne e Insilico Medicine, per supportare la progettazione di farmaci guidata dai dati per nuovi candidati terapeutici.

I modelli di AI generativa possono identificare rapidamente potenziali molecole di farmaci u in alcuni casi progettare composti o terapie basate su proteine da zero. Addestrati su set di dati su larga scala di piccole molecole, proteine, sequenze di DNA e RNA, questi modelli possono prevedere la struttura 3D di una proteina e la capacità di una molecola di agganciarsi a una proteina target. Nuovi modelli di intelligenza artificiale generativa disponibili con l'accesso anticipato al servizio BioNeMo: BioNeMo dispone ora di sei nuovi modelli ottimizzati e open-source, oltre al modello di chimica generativa MegaMolBART annunciato in precedenza, al modello di linguaggio proteico ESM1nv e al modello di predizione della struttura proteica OpenFold.

Essi includono: AlphaFold2: un modello di apprendimento profondo che riduce il tempo necessario per determinare la struttura di una proteina da anni a minuti o addirittura secondi, semplicemente utilizzando la sua sequenza di aminoacidi, sviluppato da DeepMind e già utilizzato da oltre un milione di ricercatori. DiffDock: Per aiutare i ricercatori a capire come una molecola di farmaco si legherà a una proteina bersaglio, questo modello prevede l'orientamento 3D e l'interazione di docking di piccole molecole con elevata precisione ed efficienza computazionale. ESMFold: Questo modello di predizione della struttura proteica, che utilizza il modello di linguaggio proteico ESM2 di Meta AI, può stimare la struttura 3D di una proteina sulla base di una singola sequenza di aminoacidi, senza richiedere esempi di diverse sequenze simili.

ESM2: questo modello di linguaggio proteico viene utilizzato per dedurre rappresentazioni automatiche delle proteine, utili per le attività a valle, come la previsione della struttura proteica, la previsione delle proprietà e il docking molecolare. MoFlow: utilizzato per l'ottimizzazione molecolare e la generazione di piccole molecole, questo modello di chimica generativa crea le molecole da zero, arrivando a diverse strutture chimiche per potenziali terapie. ProtGPT-2: questo modello linguistico genera nuove sequenze proteiche per aiutare i ricercatori a progettare proteine con strutture, proprietà e funzioni uniche.

Il Servizio BioNeMo rende questi modelli di AI generativa facilmente accessibili attraverso un'interfaccia basata su browser per l'inferenza interattiva e la visualizzazione della struttura proteica. Inoltre, abbinando BioNeMo alle risorse di supercomputing di NVIDIA DGXo Cloud, i ricercatori possono personalizzare i loro modelli su un servizio software completamente gestito che utilizza NVIDIA Base Commando Platform e la suite di software NVIDIA AI Enterprise. Le aziende farmaceutiche e le startup sfruttano BioNeMo per ottimizzare i flussi di lavoro AI: Le aziende farmaceutiche e le startup di scoperta di farmaci utilizzano BioNeMo e, in molti casi, vedono risultati significativi.

Amgen ha preaddestrato e messo a punto l'architettura del modello ESM di BioNeMo, utilizzando i suoi dati proprietari sugli anticorpi. È stata in grado di ridurre il tempo necessario per addestrare cinque modelli personalizzati per lo screening e l'ottimizzazione delle molecole da tre mesi a poche settimane su DGX Cloud.