Die Vorhersage von Proteinstrukturen ist ein wichtiger Schritt in der computergestützten Biologie, da sie ein tieferes Verständnis biologischer Funktionen und Mechanismen ermöglicht. Sie ist entscheidend für Innovationen im Bereich des Wirkstoffdesigns, des Krankheitsverständnisses und der Entwicklung neuer biotechnologischer Produkte mit verschiedenen industriellen Anwendungen. Früher stellten die immense Vielfalt der möglichen Proteinstrukturen, die hohen Kosten und die langen Zeitvorgaben, die mit experimentellen Methoden für die Proteinstrukturvorhersage verbunden sind, erhebliche Hindernisse dar. Heute wird diesen Herausforderungen durch die Integration von beschleunigten Computing-Ressourcen und fortschrittlichen vorausschauenden KI-Modellen wie AlphaFold, ESMFold und Rosetta direkt begegnet.
Diese ausgeklügelten Tools haben unseren Ansatz zur Proteinstrukturvorhersage revolutioniert und die schnelle Generierung von Proteinmodellen ermöglicht, die oft der Genauigkeit des Angström-Maßstabs entsprechen. Dieser Technologiesprung spart wertvolle Zeit und Ressourcen und verbessert gleichzeitig unser Verständnis der Funktionen und Interaktionen von Proteinen.
Die beschleunigte Computing- und KI-Plattform von NVIDIA für die Pharmaforschung, BioNeMo™, ermöglicht Forschern und Anwendungsentwicklern:
- Die präzise Vorhersage der 3D-Struktur von Proteinen, ob es sich um eine bekannte Proteinsequenz oder ein virtuell entworfenes Protein handelt.
- Den Zugriff auf AlphaFold2 über eine NVIDIA NIM™ API für hochbeschleunigte Schnittstellen.
- Das Experimentieren und Verfeinern KI-gesteuerter Proteindesign-Workflows, die für Anwendungen auf Unternehmensebene zugeschnitten sind und die flexiblen Bereitstellungsoptionen von NIM in einer beliebigen Cloud- oder lokalen Infrastruktur nutzen.