Das Design von Proteinbindern in der Pharmaforschung ist mit erheblichen Herausforderungen verbunden, darunter die immense Vielfalt von Proteinstrukturen sowie die hohen Kosten und der Zeitaufwand, die mit experimentellen Methoden einhergehen. Die Proteinbinder, die für die selektive Interaktion mit bestimmten Zielproteinen entworfen werden, sind entscheidend für die Entwicklung neuer Therapeutika, Diagnosetools und biotechnologischer Anwendungen.
Mit beschleunigtem Computing und biomolekularen generativen KI-Modellen können Wissenschaftler den komplexen Proteinraum jetzt effizienter erkunden. Die Technologien ermöglichen die schnelle Generierung neuer Proteindesigns, die auf die Bindung mit Zielproteinen zugeschnitten sind. Diese Vorgehensweise reduziert den Zeit- und Kostenaufwand erheblich, da Kandidaten mit der größten Erfolgswahrscheinlichkeit priorisiert und ein tieferer Einblick in die zugrunde liegenden Struktur-Wirkungsbeziehungen ermöglicht werden.
Mit BioNeMo™, der beschleunigten Computing- und KI-Plattform von NVIDIA für die Pharmaforschung, können Forscher und Anwendungsentwickler:
- KI-Modelle zur Vorhersage von 3D-Proteinstrukturen, zur Erstellung neuer und kontrollierter Proteindesigns und zur Vorhersage der Proteinkomplexbildung anpassen und implementieren.
- auf vortrainierte Modelle über NVIDIA NIM™-APIs für beschleunigte Inferenz zugreifen.
- generative KI-Workflows auf Unternehmensniveau mit portablen NIM-Bereitstellungen auf einer beliebigen Cloud- oder lokalen Recheninfrastruktur flexibel erstellen und testen.