Evozyne ha utilizado NVIDIA BioNeMo para generar proteínas de alta calidad para acelerar el diseño de fármacos y ayudar a crear un entorno más sostenible. Evozyne crea productos que resuelven problemas de alto impacto en la terapéutica y la sostenibilidad. NVIDIA BioNeMo es un marco y un servicio en la nube para el descubrimiento de fármacos con tecnología de IA que se basa en Nvidia NeMo Megatrón para entrenar y desplegar modelos de IA de grandes transformadores biomoleculares a escala de supercomputación.
Evozyne ha utilizado NVIDIA BioNeMo para generar proteínas de alta calidad para acelerar el diseño de fármacos y ayudar a crear un entorno más sostenible. Evozyne crea productos que resuelven problemas de alto impacto en la terapéutica y la sostenibilidad. NVIDIA BioNeMo es un marco y un servicio en la nube para el descubrimiento de fármacos con tecnología de IA que se basa en Nvidia NeMo Megatrón para entrenar y desplegar modelos de IA de grandes transformadores biomoleculares a escala de supercomputación.
Evozyne creó dos proteínas utilizando un modelo de IA preentrenado de NVIDIA. Las dos proteínas tienen un potencial significativo en el cuidado de la salud y la energía limpia. Uno tiene como objetivo curar una enfermedad congénita y otro está diseñado para consumir dióxido de carbono para reducir el calentamiento global.
El cofundador de Evozyne, Andrew Ferguson, dijo:
“Ha sido realmente alentador que, incluso en esta primera ronda, el modelo de IA haya producido proteínas sintéticas tan buenas como las naturales. Eso nos dice que ha aprendido correctamente las reglas de diseño de la naturaleza”.
nvidia bionemo, parte del Colección NVIDIA Clara Discovery, es un marco para entrenar y desplegar grandes modelos de lenguaje biomolecular a una escala de supercomputación para ayudar a los científicos a comprender mejor las enfermedades y encontrar terapias para los pacientes. El marco del modelo de lenguaje grande (LLM) admitirá formatos de datos de química, proteínas, ADN y ARN.
Así como la IA está aprendiendo a comprender los lenguajes humanos con los LLM, también está aprendiendo los lenguajes de la biología y la química. NVIDIA BioNeMo ayuda a los investigadores a descubrir nuevos patrones y conocimientos en secuencias biológicas, ayudándolos a conectarse con propiedades o funciones biológicas e incluso con condiciones de salud humana. Los resultados iniciales indican que se trata de una nueva forma de acelerar el descubrimiento de fármacos.
NVIDIA BioNeMo también tiene un servicio de API en la nube que admite una lista cada vez mayor de modelos de IA preentrenados.
Un modelo de IA transformacional
Evozyne utilizó el modelo de transformador de NVIDIA para la implementación de ProT5. El modelo es el corazón del proceso de Evovyne llamado ProT-VAE. Es un flujo de trabajo que combina BioNeMo con un codificador automático variacional que actúa como filtro.
Ferguson de Evozyne agregó:
“BioNeMo realmente nos brindó todo lo que necesitábamos para respaldar el entrenamiento de modelos y luego ejecutar trabajos con el modelo de manera muy económica: podíamos generar millones de secuencias en solo unos segundos. El uso de grandes modelos de lenguaje combinados con codificadores automáticos variacionales para diseñar proteínas no estaba en el radar de nadie hace solo unos años”.
Aprendiendo los caminos de la naturaleza
El modelo transformador de NVIDIA lee secuencias de aminoácidos en millones de proteínas, como un estudiante que lee un libro. Usando las mismas técnicas que emplean las redes neuronales para comprender el texto, aprendió cómo la naturaleza ensambla estos poderosos componentes básicos de la biología. Luego, el modelo puede predecir cómo ensamblar nuevas proteínas adecuadas para las funciones que Evozyne desea abordar.
El aprendizaje automático navega por el número astronómico de posibles secuencias de proteínas y luego identifica las más útiles. El método tradicional de ingeniería de proteínas, llamado evolución dirigida, utiliza un enfoque lento, impredecible, que generalmente cambia solo unos pocos aminoácidos en la secuencia a la vez. Compare eso con el enfoque de Evozyne, donde la mitad o más de los aminoácidos en una proteína se pueden alterar en una sola ronda. Eso es el equivalente a hacer cientos de mutaciones. Evozyne planea construir una gama de proteínas para combatir enfermedades y el cambio climático utilizando el nuevo proceso.
NVIDIA jugó un papel clave
Joshua Moller, científico de datos de Evozyne, explicó que NVIDIA "escaló los trabajos a múltiples GPU para acelerar el entrenamiento", ayudándolos a analizar conjuntos de datos completos cada minuto. Al reducir el tiempo para entrenar grandes modelos de IA de meses a una semana, Ferguson dijo que podrían entrenar modelos, algunos con miles de millones de parámetros entrenables, que de otro modo habrían sido imposibles.
Evozyne es muy optimista sobre lo que depara el futuro.
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