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Beschleunigen Sie die Arzneimittelforschung mit NVIDIA Clara™ für Biopharma, einer Sammlung von Frameworks, Anwendungen, generativen KI-Lösungen und vortrainierten Modellen.
Beschleunigen Sie die Identifizierung bahnbrechender Arzneimittel und verbessern Sie die Genauigkeit bei der Auswahl von Zielen und Verbindungen.
Halten Sie Schritt mit der KI-Innovation und erzielen Sie Ergebnisse in Ihrem Unternehmen.
Verbessern Sie die Produktivität der Entwickler und beschleunigen Sie die Zeit bis zu Ergebnissen.
NVIDIA BioNeMo Agent Blueprints bieten ein umfassendes Toolkit zur Vereinfachung der KI-Bereitstellung und -Anpassung. Dazu gehören gebrauchsfertige interaktive Anwendungen, öffentliche Datensätze zum Testen von Workflows und vortrainierte Modelle für eine schnelle Integration. Mit detaillierten Referenzarchitektur- und API-Definitionen, Anpassungstools für die Modifizierung und Evaluierung von KI-Modellen und Orchestrierungs-Tools für die Verwaltung und Bereitstellung von Workflow-Microservices optimieren die Blueprints den gesamten Prozess der Entwicklung, Anpassung und Bereitstellung von KI-Lösungen.
Der Blueprint beginnt mit AlphaFold2, das die 3D-Struktur des Zielproteins mit hoher Genauigkeit vorhersagt. Die anfänglichen kleinen Moleküle werden dann an MolMIM weitergegeben, das zur Generierung diverser kleiner Moleküle verwendet wird, um den chemischen Raum zu erkunden und potenzielle Bindemittel zu identifizieren. Diese kleinen Moleküle werden von einem Oracle-Modell bewertet, das sie auf der Grundlage der vorhersagten Bindungsaffinität und anderer wichtiger Eigenschaften einstuft. Schließlich wird DiffDock eingesetzt, um die Wechselwirkungen zu verfeinern, die optimalen Bindungspositionen vorherzusagen und die Bindungskonfigurationen zu verbessern. Dieser integrierte Blueprint rationalisiert die Identifizierung und Optimierung vielversprechender arzneimittelähnlicher Moleküle und reduziert so den Zeit- und Kostenaufwand für die herkömmlichen Methoden der Arzneimittelforschung erheblich.
Besuchen Sie den NVIDIA API-Katalog, um NVIDIA BioNeMo mit NIM-Microservices jetzt zu erleben, oder gehen Sie zu GitHub, um mit der Bereitstellung zu beginnen.
Der Blueprint ProteinMPNN beginnt damit, dass der Benutzer eine Aminosäuresequenz an AlphaFold2 übergibt, das die anfängliche 3D-Struktur des Zielproteins vorhersagt. Diese strukturellen Informationen werden dann mit RFDiffusion verfeinert und optimiert, die verschiedene Konformationen untersucht, um die günstigsten Bindungskonfigurationen zu identifizieren. Als Nächstes generiert und optimiert ProteinMPNN die Aminosäuresequenzen anhand der von RFDiffusion generierten Konformationsinformationen, um sicherzustellen, dass sie die erforderlichen biochemischen Eigenschaften für eine effektive Bindung aufweisen. Schließlich wird AlphaFold-Multimer verwendet, um die Wechselwirkungen und die Stabilität der entstandenen Proteinkomplexe zu überprüfen. Dieser integrierte Ansatz ermöglicht ein präzises und effizientes Design von Proteinbindern, was Fortschritte bei der Entwicklung therapeutischer Proteine und anderer biomedizinischer Anwendungen begünstigt.
NVIDIA NIM™ bietet eine Reihe von optimierten Microservices für KI-Modelle für den Einsatz in der Arzneimittelforschung. Diese vorgefertigten Container bieten modernste Leistungsfähigkeit und können überall bereitgestellt werden, um in fünf Minuten vom Nullpunkt zu Inferenz zu gelangen. Verwenden Sie NIM-Microservices à la carte, um Ihren eigenen Workflow für benutzerdefinierte Workflows in der Arzneimittelforschung zu erstellen.
Nutzt evolutionäre Erkenntnisse für das biologiebasierte Proteindesign, was eine schnellere Generierung und Validierung von Proteinen für die synthetische Biologie und die Arzneimittelforschung ermöglicht.
Effiziente Generierung von DNA-Sequenzen für die beschleunigte Entdeckung von Medikamenten und die Forschung im Bereich der synthetischen Biologie.
Generierung kleiner Moleküldesigns, die aus synthetisierbaren Fragmenten optimiert werden.
Vorhersage der 3D-Struktur von zwei Proteinen, die sich gegenseitig binden.
Vorhersage der 3D-Struktur eines Proteins anhand seiner Aminosäuresequenz.
Generierung von Proteinrückgraten für die Entwicklung von Proteinbindern.
Vorhersage der 3D-Bindungsstruktur eines Moleküls an ein Protein.
Durchführung einer kontrollierten Generierung und Suche nach Molekülen mit den richtigen Eigenschaften.
Vorhersage von Aminosäuresequenzen für Proteinrückgrate.
Generierung von Einbettungen von Proteinen aus ihren Aminosäuresequenzen.
ESM-2 ist ein groß angelegtes Proteinsprachmodell, das detaillierte Proteineinbettungen erzeugt, um das Verständnis von Proteinstruktur, -funktion und -evolution zu unterstützen.
NVIDIA BioNeMo Framework ist eine Sammlung vorgefertigter Tools zur Beschleunigung des Designs und Trainings biomolekularer KI-Modelle für die Arzneimittelforschung. Es umfasst vortrainierte Modelle, fachspezifische Workflows und Unterstützung für die vollständige Optimierung Ihrer verteilten Workloads. Laden Sie das BioNeMo Framework von GitHub oder NVIDIA NGC™ herunter und führen Sie es vor Ort oder auf einem beliebigen Cloud-Anbieter aus, um schnell Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen, die Sie für Ihre Arzneimittelforschung nutzen können.
NVIDIA AI Enterprise ist eine durchgängige, systemeigene Software-Plattform, die Data-Science-Pipelines beschleunigt und die Entwicklung und Bereitstellung von produktionsreifen Co-Piloten und anderen generativen KI-Anwendungen rationalisiert.
Generative KI zur Verbesserung der Entdeckung und Entwicklung von Biologika
Plattform für die Arzneimittelforschung erforscht neuen Chemical Space mit höherer Genauigkeit
Beschleunigung der Proteinstrukturforschung
Schnellere Erkenntnisse für das Gesundheitswesen und die Biowissenschaften
NVIDIA BioNeMo ist eine generative KI-Plattform für Chemie und Biologie. Sie bietet Forschern und Entwicklern im Bereich der Pharmazie eine schnelle und einfache Möglichkeit, hochmoderne generative KI-Anwendungen in der gesamten Pharmaforschungspipeline zu entwickeln und zu integrieren, von der Zielidentifizierung bis zur Lead-Optimierung. Die Plattform bietet Workflows für die Bereiche 3D-Proteinstrukturvorhersage, De-Novo-Design, virtuelles Screening, Docking und Eigenschaftsvorhersage.
Das NVIDIA BioNeMo Framework ist eine Sammlung von Programmiertools und Bibliotheken, die die Erstellung und Anpassung biomolekularer KI-Modelle optimieren und die zeitaufwendigsten und kostspieligsten Phasen der computergestützten Pharmaforschung beschleunigen.
Die NIM Microservices umfassen ein Set von optimierten, einfach zu bedienenden, portablen Microservices. Sie wurden für Molekularbiologen der Arzneimittelforschung entwickelt, die auf ein sicheres, zuverlässiges Inferencing der KI-Modelle angewiesen sind.
BioNeMo Framework: Benutzer können auf zwei Arten auf das BioNeMo Framework zugreifen. Das Angebot von NVIDIA für die Nutzung von BioNeMo auf Unternehmensniveau mit einer NVIDIA AI Enterprise-Lizenz bietet den BioNeMo-Container über die NVIDIA GPU Cloud. Damit steht Entwicklern und Forschern in Unternehmen eine sichere, skalierbare Toolchain für die Erstellung biomolekularer Workflows zur Verfügung. Die Open-Source-Version von BioNeMo, die von Forschern und Datenwissenschaftlern verwendet wird, steht auf GitHub zur Installation bereit, einschließlich aller ihrer Komponenten.
Die aktuelle Liste der Systemanforderungen für das BioNeMo Framework finden Sie auf der Seite NGC-Katalog Container.
Die neuesten Systemanforderungen für NIM Microservices finden Sie in der NVIDIA API-Dokumentation.
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