Parte da NVIDIA AI Foundations, os novos serviços em nuvem BioNeMo aceleram as pesquisas em ciências biológicas, a descoberta de medicamentos e a engenharia de proteínas
SANTA CLARA, Califórnia - GTC - 22 de março de 2023 - A NVIDIA anuncia um conjunto ampliado de serviços em nuvem de IA generativa para a personalização de modelos básicos de IA para acelerar a criação de novas proteínas e terapias, além de uma pesquisa nos campos de genomas, química, biologia e dinâmica molecular.
Parte da NVIDIA AI Foundations, a nova oferta de serviços em nuvem BioNeMo™ — tanto para inferência quanto para treinamento de modelos de IA – acelera os estágios mais demorados e caros da descoberta de medicamentos. Permite que os pesquisadores ajustem as aplicações de IA generativa em seus próprios dados proprietários, além de executarem a inferência de modelos de IA diretamente em um navegador da web ou por meio de novas interfaces de programação de aplicações (APIs) de nuvem que se integram facilmente a aplicações existentes.
“O poder transformador da IA generativa representa uma enorme promessa para os setores farmacêutico e de ciências biológicas”, diz Kimberly Powell, vice-presidente de saúde da NVIDIA. “A longa colaboração da NVIDIA com os pioneiros nessa área levou ao desenvolvimento do serviço em nuvem BioNeMo, que já está servindo como um laboratório de IA de descoberta de medicamentos. Ele fornece modelos previamente treinados e permite a personalização de modelos com dados proprietários que atendem a todos os estágios do pipeline de descoberta de medicamentos, ajudando os pesquisadores a identificar o alvo certo, desenvolver moléculas e proteínas e prever suas interações no organismo para desenvolver o melhor candidato a medicamento.”
Amgen entre os primeiros usuários
Amgen, uma das maiores empresas de biotecnologia do mundo, já está usando o serviço para avançar seus esforços de pesquisa e desenvolvimento.
“O BioNeMo está acelerando drasticamente nossa abordagem para as descobertas biológicas”, declara Peter Grandsard, diretor executivo de Descoberta de Terapias Biológicas do Centro de Aceleração de Pesquisas por Inovação Digital da Amgen. “Com ele, podemos treinar previamente os grandes modelos de linguagem (LLMs) para biologia molecular nos dados proprietários da Amgen, o que nos permite explorar e desenvolver proteínas terapêuticas para a próxima geração de medicamentos que vai ajudar os pacientes.”
IA generativa impulsiona o pipeline de descoberta de medicamentos
O serviço em nuvem BioNeMo inclui modelos de IA previamente treinados para ajudar os pesquisadores a construir pipelines de IA para o desenvolvimento de medicamentos. Ele foi adotado por empresas de descoberta de medicamentos, incluindo a Evozyne e a Insilico Medicine, para oferecer apoio ao desenvolvimento de medicamentos orientado por dados para novos candidatos terapêuticos.
“Aliar a tecnologia à área da saúde é gratificante para nós da NVIDIA. Com essas novidades, muitos pacientes serão curados de forma mais rápida e indolor, além de possibilitarmos pesquisas para novos medicamentos que vão melhorar a vida das pessoas ao redor de todo mundo”, comemora Marcel Saraiva, gerente de vendas para área da saúde da divisão Enterprise da NVIDIA.
Os modelos de IA generativa podem identificar rapidamente possíveis moléculas de medicamentos – em alguns casos, desenvolvendo componentes ou terapias baseadas em proteínas a partir do zero. Treinados em grandes datasets de grande escala de pequenas moléculas, proteínas, sequências de DNA e RNA, esses modelos podem prever a estrutura 3D de uma proteína e o quanto uma molécula se ligará a uma proteína-alvo.
Novos modelos de IA generativa disponíveis com o acesso antecipado ao serviço BioNeMo
Agora, o BioNeMo possui seis novos modelos otimizados de código aberto, além de seu modelo de química generativa MegaMolBART anunciado anteriormente, o modelo de linguagem de proteínas ESM1nv e o modelo de previsão de estrutura de proteínas OpenFold. São eles:
- AlphaFold2: um modelo de deep learning que reduz o tempo necessário para determinar a estrutura de uma proteína de anos para minutos ou até mesmo segundos, simplesmente com o uso de sua sequência de aminoácidos, desenvolvido pela DeepMind e já sendo usado por mais de um milhão de pesquisadores.
- DiffDock: para ajudar os pesquisadores a entender como uma molécula de medicamento se ligará a uma proteína-alvo, este modelo prevê a interação de ligação e a orientação 3D de pequenas moléculas com alta precisão e eficiência computacional.
- ESMFold: este modelo de previsão de estrutura de proteínas, que usa o modelo de linguagem de proteínas ESM2 da Meta AI, pode estimar a estrutura 3D de uma proteína com base em uma única sequência de aminoácidos, sem precisar de exemplos de várias sequências semelhantes.
- ESM2: este modelo de linguagem de proteínas é usado para deduzir representações de máquina de proteínas que são úteis para tarefas de downstream, como previsão de estrutura de proteínas, previsão de propriedades e docking molecular.
- MoFlow: Usado para otimização molecular e geração de pequenas moléculas, este modelo de química generativa cria moléculas a partir do zero, apresentando diversas estruturas químicas para possíveis terapias.
- ProtGPT-2: este modelo de linguagem gera novas sequências de proteínas para ajudar os pesquisadores a desenvolver proteínas com estruturas, propriedades e funções exclusivas.
O serviço BioNeMo torna esses modelos de IA generativa facilmente acessíveis por meio de uma interface baseada em navegador para visualização de estruturas de proteínas e inferências interativas. E, ao combinarem o BioNeMo com os recursos de supercomputação no NVIDIA DGX Cloud™, os pesquisadores podem personalizar seus modelos em um serviço de software totalmente gerenciado usando a plataforma NVIDIA Base Command™ e o pacote de software NVIDIA AI Enterprise.
Empresas farmacêuticas e startups usam o BioNeMo para otimizar os fluxos de trabalho de IA
Empresas farmacêuticas e startups de descoberta de medicamentos já estão usando o BioNeMo e, em muitos casos, vendo resultados significativos.
A Amgen treinou previamente e ajustou a arquitetura de modelos de ESM do BioNeMo usando seus próprios dados proprietários em anticorpos. Ela conseguiu reduzir drasticamente o tempo necessário para treinar cinco modelos personalizados para otimização e triagem molecular de três meses para algumas semanas no DGX Cloud.
Pesquisadores da Evozyne, uma empresa de biotecnologia com sede em Chicago e membro do programa NVIDIA Inception para startups inovadoras, têm colaborado com a NVIDIA para desenvolver um modelo de deep learning baseado no BioNeMo chamado Protein Transformer Variational AutoEncoder. O modelo de IA generativa, ajustado nos dados de proteína proprietários da Evoyzne, viabiliza o desenvolvimento de variáveis sintéticas com um desempenho significativamente aprimorado em comparação com as enzimas encontradas na natureza.
A Insilico Medicine, um importante membro do NVIDIA Inception, está usando o BioNeMo para acelerar o início do processo de descoberta de medicamentos, que tradicionalmente leva mais de quatro anos e custa cerca de US$ 500 milhões. Usando a IA generativa de ponta a ponta, a Insilico conseguiu identificar um medicamento candidato pré-clinico em um terço do tempo e por um décimo do custo. Espera-se que o medicamento entre em breve nos ensaios clínicos de Fase 2 com pacientes. Inscreva-se para ter acesso antecipado ao BioNeMo.
Descubra o que há de mais recente em IA e Área da Saúde – incluindo três sessões com palestrantes da Amgen, uma sessão da Evozyne e outra da DeepMind sobre o AlphaFold – no GTC. A inscrição é gratuita.
Sobre a NVIDIA
Desde sua fundação em 1993, a NVIDIA (NASDAQ: NVDA) tem sido pioneira em computação acelerada. A invenção da GPU pela empresa em 1999 estimulou o crescimento do mercado de games para PC, redefiniu a computação gráfica, iniciou a era da IA moderna e tem ajudado na criação do metaverso. A NVIDIA agora é uma empresa de computação full-stack com soluções em escala de data center que estão revolucionando o setor. Mais informações em: https://blog.nvidia.com.br/.
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Sing Comunicação de Resultados
23/03/2023
