Acelera el descubrimiento de fármacos con NVIDIA Clara™ para biofarmacia, un conjunto de frameworks, aplicaciones, soluciones de IA generativa y modelos previamente entrenados.
Acelera la identificación de fármacos innovadores y mejora la precisión de la selección de dianas y compuestos.
Mantente al día con las innovaciones en IA y genera resultados dentro de tu organización.
Mejora la productividad del desarrollador y acelera el tiempo de obtención de resultados.
El descubrimiento de fármacos abarca muchos workflows, desde explorar el universo químico y predecir estructuras proteicas hasta el análisis de candidatos a fármacos y la simulación de moléculas. Potencia avances en estas críticas áreas de investigación con las potentes API y herramientas de nube disponibles en el catálogo de NVIDIA NGC™.
El workflow de cribado virtual dentro de NVIDIA® BioNeMo™ aprovecha los modelos de IA de vanguardia integrados en los microservicios NVIDIA NIM™ para cribar y optimizar moléculas pequeñas en comparación con una proteína diana, lo que acelera el descubrimiento de fármacos. El workflow comienza con AlphaFold2, que predice la estructura 3D de la proteína diana con alta precisión. Luego, las moléculas pequeñas iniciales se pasan a MolMIM, que se utiliza para generar diversas moléculas pequeñas para explorar el espacio químico e identificar posibles aglutinantes. Dichas moléculas se evalúan mediante un modelo Oracle que las califica en función de la afinidad de aglutinación predicha y otras propiedades esenciales. Finalmente, DiffDock se emplea para perfeccionar las interacciones, lo que permite predecir las posturas de aglutinación óptimas y mejorar las configuraciones de aglutinación. Este workflow integrado agiliza la identificación y optimización de moléculas prometedoras similares a fármacos, lo que reduce significativamente el tiempo y el costo asociados con los métodos tradicionales de descubrimiento de fármacos.
El workflow de diseño de aglutinante proteico dentro de NVIDIA BioNeMo aprovecha los modelos de IA integrados en los NIM para diseñar secuencias y estructuras de proteínas optimizadas. El mismo se inicia cuando el usuario pasa una secuencia de aminoácidos a AlphaFold2, que predice la estructura 3D inicial de la proteína diana. Esta información estructural se perfecciona y optimiza mediante RfDiffusion, que explora varias conformaciones para identificar las configuraciones de aglutinación más favorables. Luego, ProteinMPNN genera y optimiza las secuencias de aminoácidos de acuerdo con la información conformacional generada por RfDiffusion, lo que garantiza que las mismas presenten las propiedades bioquímicas necesarias para una aglutinación efectiva. Por último, se utiliza AlphaFold-Multimer para validar las interacciones y la estabilidad de los complejos proteicos resultantes. Este enfoque integrado permite el diseño preciso y eficiente de aglutinantes proteicos, lo que facilita los avances en el desarrollo de proteínas terapéuticas y otras aplicaciones biomédicas.
GROMACS es un paquete de software de código abierto diseñado para realizar simulaciones de dinámica molecular de biomoléculas, como proteínas, ácidos nucleicos y lípidos. Desempeña un papel fundamental en el avance de nuestra comprensión de los sistemas biológicos a nivel molecular.
Image by Veronica Falconieri and Sriram Subramaniam, licensed from the National Cancer Institute under public domain
Los enfoques basados en deep learning como RELION están impulsando la automatización de alto rendimiento de la criomicroscopía electrónica para la determinación de estructuras proteicas. RELION implementa un enfoque bayesiano empírico para el análisis de la criomicroscopía electrónica con el fin de perfeccionar las reconstrucciones 3D individuales o múltiples, así como los promedios de clase 2D.
Obtén más información sobre NVIDIA BioNeMo, una plataforma compuesta por servicios administrados, frameworks de aplicaciones de software y workflows de IA de referencia que simplifican, aceleran y escalan la IA generativa para el descubrimiento de fármacos.
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