La prédiction des structures des protéines est une frontière importante dans la biologie informatique, car elle permet de mieux comprendre les fonctions et les mécanismes biologiques. Elle est cruciale pour les innovations dans la conception de médicaments, la compréhension des maladies et le développement de nouveaux produits biotechnologiques ayant diverses applications industrielles. Traditionnellement, l'immense diversité des structures protéiques possibles, les coûts élevés et les longs délais associés aux méthodes expérimentales de prédiction de la structure des protéines constituaient des obstacles importants. Aujourd'hui, ces défis sont relevés en intégrant des ressources de calcul accéléré et des modèles d'intelligence artificielle prédictifs avancés, comme AlphaFold, ESMFold et Rosetta.
Ces outils sophistiqués ont révolutionné notre approche en matière de prédiction de la structure des protéines, en permettant de générer rapidement des modèles de protéines dont la précision s'élève souvent à l'échelle de l'angström. Cette avancée technologique permet de gagner un temps précieux et d'économiser des ressources tout en améliorant notre compréhension des fonctions et des interactions des protéines.
La plateforme de calcul accéléré et d'IA de NVIDIA conçue pour la découverte de médicaments, BioNeMo™, permet aux chercheurs et aux développeurs d'applications de :
- Prévoir avec précision la structure 3D des protéines, qu'il s'agisse d'une séquence protéique connue ou d'une protéine conçue virtuellement.
- Accéder à AlphaFold2 par le biais d'une API NVIDIA NIM™ pour bénéficier d'interfaces hautement accélérées.
- Expérimenter et affiner les workflows de conception de protéines pilotés par l'IA et adaptés aux applications d'entreprise à l'aide des options de déploiement flexibles de microservices NIM sur n'importe quelle infrastructure Cloud ou sur site.