Giải pháp Nvidia BioNeMo: AI trong dược phẩm sinh học

Giải pháp Nvidia BioNeMo

Giải pháp Nvidia BioNeMo là gì

Giải pháp Nvidia BioNeMo là một nền tảng siêu tính toán được thiết kế để huấn luyện và đánh giá mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong lĩnh vực dược phẩm sinh học.

Với khả năng tính toán mạnh mẽ của GPU, BioNeMo™ mang lại hiệu suất cao và thời gian đáp ứng nhanh chóng cho các nhà khoa học và nhà nghiên cứu trong ngành dược phẩm sinh học.

Ứng dụng trong dược phẩm sinh học

Định danh và phát hiện nhanh các hoạt chất tiềm năng

Với sự hỗ trợ của BioNeMo™, các nhà khoa học có thể huấn luyện mô hình LLM để dự đoán và xác định các thuộc tính của protein và phân tử nhỏ.

Điều này giúp cho quá trình tìm kiếm và đánh giá các hoạt chất tiềm năng trở nên nhanh chóng hơn và hiệu quả hơn.

Thiết kế Protein mới

Bằng cách sử dụng mô hình ProtGPT2 trong BioNeMo™, các nhà khoa học có thể tạo ra protein mới với các thuộc tính và chức năng mong muốn.

Điều này mang lại tiềm năng lớn cho việc phát triển các loại thuốc mới và điều trị bệnh.

Cấu trúc Protein 3D

Dự đoán cấu trúc Protein 3D

Với sự kết hợp của các mô hình như OpenFold, AlphaFold2 và ESMFold trong BioNeMo™, các nhà khoa học có thể dự đoán cấu trúc 3D của protein một cách chính xác và nhanh chóng.

Điều này rất quan trọng để hiểu và nghiên cứu sự tương tác của protein trong cơ thể, cũng như để phát triển các loại thuốc mới.

Các mô hình AI trong giải pháp

Các mô hình AI có sẵn trong Nvidia BioNeMo™

ESM-1, ESM-2 và MegaMolBART

ESM-1, ESM-2 và MegaMolBART là các mô hình AI được sử dụng để dự đoán các thuộc tính của protein và phân tử nhỏ.

Các mô hình này được huấn luyện trên khối lượng lớn dữ liệu protein từ các nguồn công khai, giúp chúng có khả năng dự đoán chính xác các thông số quan trọng như hoạt tính, liên kết, và độ bền của protein.

ProtGPT2

ProtGPT2 là một mô hình AI trong BioNeMo™ được sử dụng để tạo ra protein mới.

Với sự hỗ trợ của ProtGPT2, các nhà khoa học có thể thiết kế và tạo ra các loại protein có chức năng mong muốn, từ đó mang lại tiềm năng lớn cho việc phát triển các loại thuốc mới và điều trị bệnh.

DiffDock

DiffDock là một mô hình AI trong BioNeMo™ được sử dụng để dự đoán vị trí liên kết giữa protein và phân tử nhỏ.

Điều này rất quan trọng để hiểu cơ chế tương tác giữa protein và thuốc, từ đó giúp cho quá trình thiết kế và phát triển thuốc mới trở nên hiệu quả hơn.

OpenFold, AlphaFold2 và ESMFold

OpenFold, AlphaFold2 và ESMFold là những mô hình AI trong BioNeMo™ được sử dụng để dự đoán cấu trúc protein 3D.

Với sự kết hợp của các mô hình này, các nhà khoa học có thể hiểu rõ hơn về cấu trúc và tính chất của protein, từ đó giúp cho việc phát triển thuốc mới và điều trị bệnh trở nên hiệu quả và chính xác hơn.

Các công nghệ AI sử dụng

Công nghệ trong giải pháp

Công nghệ dự đoán cấu trúc protein 3D trong NVIDIA BioNeMo™

Công nghệ dự đoán cấu trúc protein 3D là một thành phần quan trọng trong NVIDIA BioNeMo™.

Nền tảng này sử dụng sự kết hợp của các mô hình AI như OpenFold, AlphaFold2 và ESMFold để xây dựng một quy trình dự đoán cấu trúc protein 3D chính xác và nhanh chóng.

Quy trình này bắt đầu bằng việc đưa vào một chuỗi amino acid của protein cần được dự đoán cấu trúc 3D.

Sau đó, thông qua việc áp dụng các mô hình AI trong BioNeMo™, thông tin về khoảng cách giữa các amino acid và thông tin về tương tác giữa chúng được tính toán.

Cuối cùng, thông qua việc áp dụng thuật toán tiên tiến, cấu trúc 3D cuối cùng của protein được xây dựng.

Công nghệ này mang lại khả năng dự đoán chính xác cấu trúc 3D của protein, giúp cho việc hiểu rõ về tính chất và tương tác của protein trong cơ thể, từ đó mang lại tiềm năng cho việc phát triển thuốc mới và điều trị bệnh.

Tạo ra protein mới với BioNeMo™ ProtGPT2

BioNeMo™ ProtGPT2 là một mô hình AI được sử dụng để tạo ra protein mới.

Với sự kết hợp của khối lượng lớn dữ liệu protein đã được huấn luyện từ các nguồn công khai, ProtGPT2 có khả năng thiết kế và tạo ra các loại protein có chức năng mong muốn.

Quá trình xây dựng protein mới bằng ProtGPT2 bắt đầu bằng việc nhập vào các thông số mong muốn cho protein, như chuỗi amino acid ban đầu, thuộc tính hay hoạt tính mong muốn.

Sau đó, thông qua việc áp dụng mô hình ProtGPT2, BioNeMo™ sẽ sinh ra các biến thể protein mới có khả năng thực hiện mong muốn.

Từ việc tạo ra protein mới này, các nhà khoa học có thể tiếp tục nghiên cứu và phát triển các loại thuốc mới hoặc điều trị bệnh, mang lại tiềm năng lớn cho ngành dược phẩm sinh học.

Ứng dụng trong nghiên cứu mới

Dự đoán thuộc tính protein và phân tử nhỏ với ESM-1, ESM-2 và MegaMolBART

ESM-1, ESM-2 và MegaMolBART là ba mô hình AI trong BioNeMo™ được sử dụng để dự đoán các thuộc tính của protein và phân tử nhỏ.

ESM-1 là một mô hình AI được huấn luyện để dự đoán hoạt tính của protein.

Mô hình này hoạt động bằng cách xem xét chuỗi amino acid của protein và thông qua việc áp dụng thuật toán máy học, ESM-1 có khả năng xác định hoạt tính của protein.

ESM-2 là một phiên bản nâng cao của ESM-1, được huấn luyện trên khối lượng lớn dữ liệu từ các nguồn công khai.

ESM-2 có khả năng dự đoán không chỉ hoạt tính của protein mà còn thông tin liên quan đến liên kết giữa protein và phân tử nhỏ.

MegaMolBART là một mô hình AI được huấn luyện để dự đoán độ bền của protein.

Mô hình này xem xét thông tin về chuỗi amino acid của protein để xác định khả năng tồn tại lâu dài của protein.

Ba mô hình này mang lại khả năng dự đoán chính xác các thuộc tính quan trọng của protein và phân tử nhỏ, giúp cho việc tìm kiếm hoạt chất tiềm năng trở nên hiệu quả và nhanh chóng.

Ứng dụng của giải pháp

Dự đoán vị trí liên kết với DiffDock

DiffDock là một mô hình AI được sử dụng trong BioNeMo™ để dự đoán vị trí liên kết giữa protein và phân tử nhỏ.

Việc xác định vị trí liên kết này rất quan trọng để hiểu cơ chế tương tác giữa protein và thuốc.

DiffDock hoạt động bằng cách xem xét thông tin về chuỗi amino acid của protein và thông tin về phân tử nhỏ liên quan.

Sau khi áp dụng các thuật toán máy học phức tạp, DiffDock sẽ xác định vị trí liên kết giữa hai thành phần này.

Việc dự đoán vị trí liên kết này mang lại lợi ích rất lớn cho quá trình thiết kế thuốc mới, từ việc hiểu rõ cơ chế tương tác giữa protein và phân tử nhỏ.

Lợi ích trong dược phẩm sinh học

Lợi ích của giải pháp

Tăng tốc quá trình nghiên cứu

Bằng cách sử dụng khả năng tính toán mạnh mẽ của GPU, BioNeMo™ giúp tăng tốc độ huấn luyện và đánh giá mô hình LLM.

Từ đó giúp cho quá trình nghiên cứu và phát triển dược phẩm trở nên nhanh chóng hơn.

Dự đoán chính xác và nhanh chóng

Các mô hình AI trong BioNeMo™ được huấn luyện trên khối lượng lớn dữ liệu, giúp chúng có khả năng dự đoán chính xác và nhanh chóng các thuộc tính của protein và phân tử nhỏ, cũng như dự đoán cấu trúc protein 3D.

Điều này rất quan trọng trong việc tìm kiếm hoạt chất tiềm năng và phát triển các loại thuốc mới.

Tiết kiệm thời gian và nguồn lực

Thay vì phải thực hiện các thí nghiệm phức tạp và tốn kém, BioNeMo™ giúp cho các nhà khoa học tiết kiệm thời gian và nguồn lực.

Mọi nghiên cứu thông qua việc dự đoán và đánh giá các giả thuyết nhanh chóng bằng các mô hình AI

Tạo ra sản phẩm mới

Với khả năng tạo ra protein mới, dự đoán cấu trúc 3D và dự đoán thuộc tính protein và phân tử nhỏ, BioNeMo™ đã tạo ra cơ hội cho việc phát triển sản phẩm mới.

Giải pháp cũng đem lại nhiều tiến bộ trong nghiên cứu trong lĩnh vực dược phẩm sinh học.

Có thể bạn quan tâm

Trụ sở chính công ty Comlink

Liên hệ

Comlink_Adress_Logo

Địa chỉ

Tầng 3 Toà nhà VNCC 243A Đê La Thành Str Q. Đống Đa-TP. Hà Nội
Comlink_Workingtime_Logo

Giờ làm việc

Thứ Hai đến Thứ Sáu Từ 8:00 đến 17:30 Hỗ trợ trực tuyến: 24/7
Comlink_Email_Logo

E-mail

info@comlink.com.vn
Comlink_Phone_Logo

Phone

+84 98 58 58 247

Tư vấn

Please enable JavaScript in your browser to complete this form.