El cribado de moléculas pequeñas en el descubrimiento de fármacos se enfrenta a varios retos, entre ellos la inmensidad del espacio químico, el coste y el tiempo asociados con el cribado experimental y las limitaciones de los métodos tradicionales a la hora de explorar estructuras químicas novedosas.
Los modelos generativos biomoleculares y la potencia computacional de las GPU exploran de manera eficiente el espacio químico, lo que genera rápidamente diversos conjuntos de moléculas pequeñas adaptadas a objetivos o propiedades concretos de fármacos. Esto reduce el coste y el tiempo al dar prioridad a los candidatos con mayor probabilidad de ser eficaces y ofrecer información sobre las relaciones entre estructura y actividad. Junto con un modelo de acoplamiento molecular y al aprovechar la información en 3D de los modelos de predicción de estructuras proteicas, este enfoque acelera el cribado virtual de extremo a extremo de moléculas pequeñas.
Con la plataforma de computación e IA acelerada de NVIDIA para el descubrimiento de fármacos, BioNeMo™, los investigadores y desarrolladores de aplicaciones pueden:
- Personalizar e implementar modelos de IA para la predicción de estructuras proteicas en 3D, generación guiada de moléculas pequeñas y desde cero, predicción de propiedades y acoplamiento molecular.
- Acceder a modelos preentrenados mediante las API de NIM para inferencia acelerada.
- Experimentar la flexibilidad definitiva para experimentar y construir flujos de trabajo de IA generativa de clase empresarial con implementaciones de NIM portátiles en cualquier nube o infraestructura informática local.