가속 컴퓨팅을 통한 신약 개발

NVIDIA Clara™ Discovery는 컴퓨팅 신약 개발용 GPU 가속 및 최적화 프레임워크, 도구, 애플리케이션, 사전 훈련된 모델의 컬렉션입니다. 다학제 워크플로우를 지원하기 위해 구축된 Clara Discovery는 과학자와 연구원이 신약을 더 빠르게 출시하고 질병 메커니즘 연구를 위한 새로운 가능성을 실현하도록 지원합니다.

딥 러닝과 트랜스포머 뉴럴 네트워크에 기반합니다.

GPU 지원 딥 러닝 알고리즘과 트랜스포머 모델은 신약 개발의 모든 단계를 가속할 준비를 하고 있습니다. 화학 공간을 이해하는 대규모 언어 모델(LLM)의 트레이닝부터 분자 역학 시뮬레이션, 단백질 구조 예측, 생성적 약물 설계에 이르기까지, 새로운 딥 러닝 기술은 과학자들이 끊임없이 확장되는 화학 세계를 탐구하는 방식을 변화시키고 있습니다.

Transformer-based large language models work at supercomputing scale with BioNeMo.

Credit: Mahendra awale, CC BY-SA 3.0 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0 , via Wikimedia Commons

트랜스포머 기반 대규모 언어 모델은 BioNeMo를 통해 슈퍼컴퓨팅 규모로 작동합니다.

GTC에서 발표된 BioNemo는 대규모 생체 분자 트랜스포머 AI 모델을 슈퍼컴퓨팅 규모로 훈련 및 배포하기 위해 NVIDIA NeMo Megatron에 구축된 애플리케이션 프레임워크 및 클라우드 서비스입니다. BioNeMo는 사전 학습된 대규모 언어 모델을 기본 제공하며, 단백질, DNA, 단순화된 분자 입력 라인 엔트리 시스템(SMILES)의 언어에 특화되어 있습니다.

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MegaMolBART 소개

대규모 화학 언어 모델을 위한 훈련 프레임워크인 MegaMoIBART는 높은 유효성과 고유성으로 AI 슈퍼컴퓨팅 규모의 분자 생성을 달성합니다.

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신약 개발의 핵심 애플리케이션을 가속하세요.

신약 개발의 워크플로우는 화학 세계 탐색과 단백질 구조 예측에서 약물 후보 스캔, 분자 시뮬레이션에 이르기까지 다양합니다. NVIDIA NGC™ 카탈로그에서 확인할 수 있는 강력한 Clara Discovery 도구를 통해 이러한 분야에서 혁신을 주도하세요.

화학정보학을 깊이 탐구하세요.

트랜스포머 기반 대규모 언어 모델은 화학 세계를 실시간으로 탐구할 수 있는 새로운 가능성을 만들고 있습니다. BioNeMo는 NeMo Megatron에 구축되어 슈퍼컴퓨팅 규모로 생체 분자 LLM을 훈련하고 배포하기 위한 도메인별 프레임워크입니다. MegaMolBART, ESM-1b, ProtT5 트랜스포머 모델이 포함됩니다.

MegaMolBART는 14억 개의 분자에 대해 훈련된 생성 화학 모델(SMILES 스트링)이며, 소분자에 대한 반응 예측, 분자 최적화, 데노보 분자 생성과 같은 신약 개발의 다양한 화학정보학 응용 분야에 사용될 수 있습니다.

ProtT5와 ESM-1b는 비지도 사전 훈련을 사용하여 단백질 구조, 기능, 세포 위치, 수용성, 세포막 경계, 보존 및 가변 영역 등을 예측하는 특성을 포함하는 학습된 임베딩을 생성할 수 있음을 보여주었습니다.

단백질 구조를 예측하세요.

RELION과 같은 딥 러닝 기반 접근법은 단백질 구조를 확인할 수 있는 극저온 전자 현미경 기술(cryo-EM)의 고처리량 자동화를 지원합니다. RELION은 극저온-EM을 분석하여 하나 또는 복수의 3D 재구성과 2D 클래스 평균을 개선하기 위한 경험적 베이지안 접근 방식을 구현합니다.

원자 디테일로 단백질 구조를 이해하기 위해 MELD와 같은 도구를 사용하여 희소하거나, 모호하거나, 노이즈가 많은 데이터에서 구조를 추론할 수 있습니다. MELD는 물리 기반의 베이지안 프레임워크에서 데이터를 활용하여 단백질 구조 확인을 향상합니다.

이미지 제공: Rommie Amaro 및 University of California San Diego

가상 선별을 가속하세요.

AI와 가속 컴퓨팅을 통해 수백만 가지 후보 약물을 엄격한 단백질 표적에 대해 선별할 수 있습니다. AutoDock은 구조 기반으로 신약을 개발하고 생체 분자 구조의 기본 메커니즘을 탐색하기 위한 컴퓨팅 도킹 및 가상 스크리닝 방법의 컬렉션으로, 점점 더 성장하고 있습니다.

분자 역학 시뮬레이션을 지원합니다.

GPU 기반 분자 역학 프레임워크는 세포의 기본 메커니즘을 시뮬레이션하고 후보 약물이 의도한 단백질 목표에 얼마나 강력하게 결합될지 계산할 수 있습니다. 양자 기계적 수준의 정확도, 에너지, 힘을 보여주는 머신 러닝의 잠재력은 분자 시뮬레이션을 근본적으로 변화시키고 있습니다.

Clara Discovery에는 GROMACS, NAMD, Tinker-HP, VMD, TorchANI, DeePMD-Kit 등 분자 시뮬레이션을 위한 다양한 도구와 프레임워크가 포함되어 있습니다.

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의약 R&D에 최적화되었습니다.

Clara Discovery는 5페타플롭스의 성능을 제공하는 전 세계에서 가장 진보한 AI 시스템인 NVIDIA DGX™ A100에서 실행되도록 최적화되었습니다. 가속화된 모든 대규모 컴퓨팅 워크로드를 위해 만들어진 DGX A100은 연구원들이 가장 빠르게 문제를 해결하고, IT 팀은 배포하기 쉬운 통합 인프라를 통해 차세대 신약 개발을 지원하도록 해줍니다.

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전체 스택 가속

CPU 대 GPU: NVIDIA Clara Parabricks, Relion, Autodock-GPU, NVIDIA RAPIDS, Amber, NAMD, VMD, Gromacs, NVIDIA Clara 이미징, BERT Training

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