Acelera el descubrimiento de fármacos con NVIDIA Clara™ para biofarmacia, un conjunto de frameworks, aplicaciones, soluciones de IA generativa y modelos previamente entrenados.
Acelera la identificación de fármacos innovadores y mejora la precisión de la selección de dianas y compuestos.
Mantente al día con las innovaciones en IA y genera resultados dentro de tu organización.
Mejora la productividad del desarrollador y acelera el tiempo de obtención de resultados.
El descubrimiento de fármacos abarca muchos workflows, desde explorar el universo químico y predecir estructuras proteicas hasta el análisis de candidatos a fármacos y la simulación de moléculas. Potencia avances en estas críticas áreas de investigación con las potentes API y herramientas de nube disponibles en el catálogo de NVIDIA NGC™.
El workflow de cribado virtual de NVIDIA® BioNeMo™ aprovecha los modelos de IA de última generación empaquetados en los microservicios de NVIDIA NIM™ para cribar y optimizar moléculas pequeñas frente a una proteína objetivo, lo que acelera el descubrimiento de fármacos. El workflow comienza con AlphaFold2, que predice la estructura 3D de la proteína objetivo con gran precisión. A continuación, las moléculas pequeñas iniciales se pasan a MolMIM, que a su vez se utiliza para generar diversas moléculas pequeñas que exploran el espacio químico e identifican posibles aglutinantes. Estas pequeñas moléculas se evalúan mediante un modelo de Oracle, que las puntúa en función de la afinidad de unión predicha y otras propiedades cruciales. Por último, DiffDock se emplea para refinar las interacciones, prediciendo las posturas óptimas de enlace y mejorando las configuraciones de enlace. Este workflow integrado agiliza la identificación y optimización de moléculas prometedoras similares a fármacos, lo que reduce significativamente el tiempo y el coste asociados a los métodos tradicionales de descubrimiento de fármacos.
Head to the NVIDIA API catalog to experience BioNeMo with NIM microservices now or go to GitHub to start your deployment.
El workflow de diseño de aglutinantes de proteínas dentro de NVIDIA BioNeMo aprovecha los modelos de IA empaquetados dentro de los NIM para diseñar secuencias y estructuras de proteínas optimizadas. El workflow comienza cuando el usuario pasa una secuencia de aminoácidos a AlphaFold2, que predice la estructura 3D inicial de la proteína objetivo. A continuación, esta información estructural se refina y optimiza mediante RfDiffusion, que explora varias conformaciones para identificar las configuraciones de unión más favorables. A continuación, ProteinMPNN genera y optimiza las secuencias de aminoácidos de acuerdo con la información conformacional generada por RfDiffusion, asegurándose de que exhiban las propiedades bioquímicas necesarias para una unión efectiva. Por último, AlphaFold-Multimer se utiliza para validar las interacciones y la estabilidad de los complejos proteicos resultantes. Este enfoque integrado permite el diseño preciso y eficiente de aglutinantes de proteínas, lo que facilita los avances en el desarrollo de proteínas terapéuticas y otras aplicaciones biomédicas.
NVIDIA BioNeMo™ es una plataforma de supercomputación basada en el framework NVIDIA NeMo™, destinada a entrenar e inferir grandes modelos de lenguaje biomolecular (LLM), y a ayudar a los científicos a identificar rápidamente los candidatos terapéuticos. Contiene modelos de IA para la predicción de las propiedades de proteínas y moléculas pequeñas (ESM-1, ESM-2, MegaMolBART, MoFlow), la generación de proteínas (ProtGPT2), la predicción de posturas (DiffDock) y la predicción de estructuras proteicas en 3D (OpenFold, AphaFold2, ESMFold).
GROMACS es un paquete de software de código abierto diseñado para realizar simulaciones de dinámica molecular de biomoléculas, como proteínas, ácidos nucleicos y lípidos. Desempeña un papel fundamental en el avance de nuestra comprensión de los sistemas biológicos a nivel molecular.
AutoDock es una creciente colección de métodos de acoplamiento computacional y cribado virtual para su uso en el descubrimiento de fármacos basados en la estructura y la exploración de los mecanismos básicos de la estructura biomolecular.
Image by Veronica Falconieri and Sriram Subramaniam, licensed from the National Cancer Institute under public domain
Los enfoques basados en deep learning como RELION están impulsando la automatización de alto rendimiento de la criomicroscopía electrónica para la determinación de estructuras proteicas. RELION implementa un enfoque bayesiano empírico para el análisis de la criomicroscopía electrónica con el fin de perfeccionar las reconstrucciones 3D individuales o múltiples, así como los promedios de clase 2D.
Para comprender las estructuras proteicas con detalles atomistas, se pueden usar herramientas como MELD para inferir estructuras a partir de datos dispersos, ambiguos o ruidosos. MELD aprovecha los datos en un framework bayesiano basado en la física para mejorar la determinación de la estructura proteica.
Image courtesy of Evozyne
Obtén más información sobre NVIDIA BioNeMo, una plataforma compuesta por servicios administrados, frameworks de aplicaciones de software y workflows de IA de referencia que simplifican, aceleran y escalan la IA generativa para el descubrimiento de fármacos.
Utilizar la IA generativa para mejorar el descubrimiento y desarrollo de productos biológicos
Plataforma para descubrimiento de fármacos permite explorar nuevo espacio químico con mayor precisión
Acelerar el descubrimiento de estructuras proteicas
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