Accelera la ricerca farmacologica con NVIDIA Clara™ for Biopharma, una raccolta di framework, applicazioni, soluzioni IA generativa e modelli pre-addestrati.
Accelera l'identificazione dei farmaci e migliora l'accuratezza della selezione di target e composti.
La soluzione all'avanguardia e al passo con l'innovazione IA permette di raggiungere risultati aziendali ottimali.
Migliora la produttività degli sviluppatori e accelera i tempi di realizzazione
La scoperta di farmaci è una questione complessa, dall'esplorazione dell'universo chimico e la previsione delle strutture proteiche alla scansione dei farmaci candidati e alla simulazione delle molecole. Promuovi le innovazioni in queste aree di ricerca fondamentali con i potenti microservizi e gli strumenti NVIDIA NIM™ disponibili nel catalogo NVIDIA NGC™.
Il modello di screening virtuale generativo all'interno di NVIDIA® BioNeMo™ sfrutta i modelli di IA all'avanguardia già pronti all'interno dei microservizi NVIDIA NIM™ per esaminare e ottimizzare le piccole molecole rispetto a un target proteico, accelerando la scoperta di farmaci. Il progetto inizia con AlphaFold2, che predice la struttura 3D della proteina target con elevata precisione. Le piccole molecole iniziali vengono quindi passate a MolMIM, che viene quindi utilizzata per generare diverse piccole molecole per esplorare lo spazio chimico per identificare potenziali leganti. Queste piccole molecole vengono valutate da un modello Oracle, che le valuta in base all'affinità di legame prevista e ad altre proprietà cruciali. Infine, DiffDock viene impiegato per perfezionare le interazioni, prevedendo le pose di legame ottimali e migliorando le configurazioni di legame. Questo modello integrato semplifica l'identificazione e l'ottimizzazione di molecole simil-farmaco promettenti, riducendo significativamente i tempi e i costi associati ai metodi tradizionali della scoperta di farmaci.
Consulta il catalogo delle API NVIDIA per provare BioNeMo con i microservizi NIM oppure visita GitHub per iniziare la distribuzione.
Il modello di progettazione del legante proteico all'interno di NVIDIA BioNeMo sfrutta i modelli di IA già pronti all'interno dei NIM per progettare sequenze e strutture proteiche ottimizzate. Il modello inizia con l'utente che passa una sequenza di aminoacidi ad AlphaFold2, che predice la struttura 3D iniziale della proteina target. Queste informazioni strutturali vengono quindi raffinate e ottimizzate utilizzando RfDiffusion, che esplora varie conformazioni per identificare le configurazioni di legame più favorevoli. Successivamente, ProteinMPNN genera e ottimizza le sequenze di aminoacidi in base alle informazioni conformazionali generate da RfDiffusion, garantendo che esibiscano le proprietà biochimiche necessarie per un legame efficace. Infine, AlphaFold-Multimer viene utilizzato per convalidare le interazioni e la stabilità dei complessi proteici risultanti. Questo approccio integrato consente la progettazione precisa ed efficiente di leganti proteici, facilitando i progressi nello sviluppo terapeutico di proteine e altre applicazioni biomediche.
Scopri di più su NVIDIA BioNeMo, una piattaforma composta da servizi gestiti, framework applicativi software e flussi di lavoro IA di riferimento che semplificano, accelerano e scalano l'IA generativa per la ricerca farmacologica
Uso dell'IA generativa per migliorare la ricerca e lo sviluppo di prodotti biologici
La piattaforma per la ricerca farmacologica esplora nuovi spazi chimici con maggiore precisione
Accelerare la ricerca delle strutture proteiche
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