阿貢國家實驗室、Flagship Pioneering、Terray、Weights & Biases等數十個組織推動生物分子科學進步
NVIDIA 今日宣布全球製藥及技術生物產業領導者、學術先鋒及人工智慧（AI）研究人員正採用開源的 NVIDIA® BioNeMo™ 框架，推動藥物探索並加速分子設計。
研究人員需要專門的生物分子模型和資料集，從而以大規模方式獲得見解，加速治療藥物的設計。開源的 BioNeMo 框架提供一系列加速運算工具，旨在指數級擴展 AI 模型以支持生物分子研究，為生物製藥領域帶來嶄新的超級運算能力。
NVIDIA 醫療保健副總裁 Kimberly Powell 表示：「AI、加速運算與資料集的擴展交匯，為製藥業帶來了前所未有的機遇，這在近期的諾貝爾化學獎獲獎成果中得到了印證。為了解開生物系統的複雜性，我們推出了開源的 BioNeMo 框架，這將使世界各地的研究人員能夠加速開發挽救生命的治療方法。」
多家領先的生物科技公司、科技生物研究人員，以及 AI 平台公司和組織，已經或即將對這一開源框架作出貢獻，其中包括 A Alpha Bio、美國阿貢國家實驗室 (Argonne National Laboratory)、Dyno Therapeutics、Ginkgo Bioworks、Relation、VantAI 以及 Weights & Biases。致力於推進運算科學的主要研究領導者也正在使用 BioNeMo 框架推動創新。
阿貢國家實驗室運算科學小組領導人 Arvind Ramanathan 表示：「阿貢國家實驗室貢獻了數十億參數的生物模型，這些模型需要專門的軟體才能在高效能運算環境中進行訓練。借助 BioNeMo，阿貢國家實驗室和更廣泛的生物科技社群獲得了一個企業級的開源解決方案，使研究人員能夠輕鬆擴展大型生物基礎模型的訓練，這些實驗室本來無法獲得進行此類訓練所需的運算專業知識。」
推出下一代BioNeMo平台
端對端 NVIDIA BioNeMo 平台旨在加速藥物發現和分子設計的 AI 模型創建、客製化和部署。它與加速運算基礎設施無縫整合，可降低成本、擴大規模並加快藥物探索工作流程，從而從生物分子資料中提供快速、可靠的見解。
除了 BioNeMo 框架之外，該平台還支援用於安全、可擴展AI 推論的最佳化微服務 NVIDIA NIM™適用於 BioNeMo 和 NVIDIA BioNeMo 藍圖，這是針對濕實驗室和運算工作流程的最佳化參考設計。
NVIDIA 也宣布了一系列針對 BioNeMo 的最佳化且易於使用的新 NIM 微服務。微服務可以快速輕鬆地部署在本地或任何資料中心或雲端。這為開發人員提供了在各種環境中運行應用的靈活性，並減少了生物藥物發現研究從推論到洞察的時間。
新推出的 NIM 微服務支援業界領先的模型，包括：
- AlphaFold2 是由 Google DeepMind 開發的深度學習模型，旨在改變蛋白質結構預測。研究人員使用 BioNeMo 的 AlphaFold2 NIM 微服務時，在近即及時預測蛋白質結構時實現了 5 倍的速度提升。
- DiffDock 2.0 是基於麻省理工學院的研究，並在最高標準 PLINDER 資料集上進行訓練。透過 DiffDock 2.0 NIM 微服務，研究人員能夠將分子方向預測速度提高 6.3 倍，準確率提高 16%。
- RFdiffusion 和 ProteinMPNN NIM 微服務有助於加快設計與目標分子結合的新型蛋白質的過程，並能夠創建新的蛋白質療法。
BioNeMo 現在包括新的加速函式庫，像是 cuEquivariance，可加速 DiffDock 化學預測所必需的數學運算。
企業可以使用 NVIDIA BioNeMo 藍圖，這是一個可客製化的參考 AI 工作流程目錄，協助開發人員將其 AI 部署擴展為企業級的生產管道。
用於虛擬篩選的 BioNeMo 藍圖提供了可客製化、易於遵循的工作流程，可使用 NIM 微服務更快設計小分子，同時節省時間和成本。
超過 200 家科技生物公司、大型製藥公司和新創公司已經將 BioNeMo 整合到他們的電腦輔助藥物發現平台和工作流程中。
全球系統整合商、軟體供應商和雲端服務供應商 Accenture、AWS 和 Deloitte 正在為全球企業帶來 NVIDIA BioNeMo 藍圖。
