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Beschleunigen Sie die Medikamentenentwicklung mit NVIDIA Clara™ für die Biopharmaindustrie, einer Sammlung von Frameworks, Anwendungen, generativen KI-Lösungen und vortrainierten Modellen.
Beschleunigen Sie bahnbrechende Medikamentenidentifizierung und verbessern Sie die Genauigkeit der Ziel- und Wirkstoffauswahl.
Halten Sie mit KI-Innovationen Schritt und steigern Sie die Ergebnisse in Ihrem Unternehmen.
Verbessern Sie die Produktivität von Entwicklern und beschleunigen Sie die Zeit bis zum Ergebnis
Die Entdeckung von Arzneimitteln ist ein komplexes Unterfangen, das von der Erforschung des chemischen Universums und der Vorhersage von Proteinstrukturen bis zum Scannen von Arzneimittelkandidaten und der Simulation von Molekülen reicht. Treiben Sie mit den leistungsstarken NVIDIA NIM™ Microservices und Tools, die im NVIDIA NGC™ Katalog verfügbar sind, den Durchbruch in diesen wichtigen Forschungsbereichen voran.
Das generative virtuelle Screening Blueprint innerhalb NVIDIA® BioNeMo™ nutzt hochmoderne KI-Modelle, die in NVIDIA NIM™-Microservices verpackt sind, um kleine Moleküle gegen ein Protein-Target zu screenen und zu optimieren und so die Arzneimittelforschung zu beschleunigen. Die Blaupause beginnt mit AlphaFold2, das die 3D-Struktur des Zielproteins mit hoher Genauigkeit vorhersagt. Die ursprünglichen kleinen Moleküle werden dann an MolMIM weitergegeben, die dann verwendet wird, um verschiedene kleine Moleküle für die Erkundung des chemischen Raums zu erzeugen, um potenzielle Bindungspartner zu identifizieren. Diese kleinen Moleküle werden von einem Oracle-Modell bewertet, das sie auf der Grundlage der vorhergesagten Bindungsaffinität und anderer entscheidender Eigenschaften einstuft. Zum Schluss wird DiffDock eingesetzt, um die Wechselwirkungen zu verfeinern, die optimalen Bindungspositionen vorherzusagen und die Bindungskonfigurationen zu verbessern. Dieser integrierte Bauplan rationalisiert die Identifizierung und Optimierung vielversprechender arzneimittelähnlicher Moleküle und reduziert den Zeit- und Kostenaufwand für die herkömmlichen Methoden der Arzneimittelentdeckung erheblich.
Besuchen Sie den NVIDIA API-Katalog, um BioNeMo mit NIM-Microservices jetzt zu erleben, oder gehen Sie zu GitHub, um mit der Bereitstellung zu beginnen.
Der Protein Binder Design Blueprint in NVIDIA BioNeMo nutzt KI-Modelle, die in NIMs verpackt sind, um optimierte Proteinsequenzen und -strukturen zu entwerfen. Der Blueprint beginnt damit, dass der Benutzer eine Aminosäuresequenz an AlphaFold2 übergibt, die die anfängliche 3D-Struktur des Zielproteins vorhersagt. Diese Strukturinformationen werden dann mit dem RfDiffusion verfeinert und optimiert, das verschiedene Konformationen untersucht, um die günstigsten Bindungskonfigurationen zu ermitteln. Als Nächstes generiert und optimiert ProteinMPNN die Aminosäuresequenzen anhand der von RfDiffusion generierten Konformationsinformationen, um sicherzustellen, dass sie die notwendigen biochemischen Eigenschaften für eine effektive Bindung aufweisen. Schließlich wird AlphaFold-Multimer verwendet, um die Wechselwirkungen und die Stabilität der resultierenden Proteinkomplexe zu validieren. Dieser integrierte Ansatz ermöglicht ein präzises und effizientes Design von Proteinbindern, was Fortschritte bei der Entwicklung therapeutischer Proteine und anderer biomedizinischer Anwendungen ermöglicht.
Erfahren Sie mehr über NVIDIA BioNeMo, eine Plattform, die aus Managed Services, Software-Anwendungs-Frameworks und Referenz-KI-Workflows besteht, die generative KI für die Medikamentenentwicklung vereinfachen, beschleunigen und skalieren.
Mit generativer KI die Entdeckung und Entwicklung von Biologika verbessern
Plattform für die Medikamentenentwicklung erforscht neuen Chemical Space mit größerer Genauigkeit
Beschleunigung der Proteinstrukturforschung
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