Evozyne ha utilizzato NVIDIA BioNeMo per generare proteine di alta qualità per accelerare la progettazione dei farmaci e contribuire a creare un ambiente più sostenibile. Evozyne crea prodotti che risolvono problemi di grande impatto in termini terapeutici e di sostenibilità. NVIDIA BioNeMo è un servizio cloud per la scoperta di farmaci basato sull'intelligenza artificiale e un framework su cui si basa NVIDIA NeMo Megatron per l’addestramento e l’implementazione di modelli di intelligenza artificiale di trasformatori biomolecolari di grandi dimensioni su scala di supercalcolo.
Evozyne ha utilizzato NVIDIA BioNeMo per generare proteine di alta qualità per accelerare la progettazione dei farmaci e contribuire a creare un ambiente più sostenibile. Evozyne crea prodotti che risolvono problemi di grande impatto in termini terapeutici e di sostenibilità. NVIDIA BioNeMo è un servizio cloud per la scoperta di farmaci basato sull'intelligenza artificiale e un framework su cui si basa NVIDIA NeMo Megatron per l’addestramento e l’implementazione di modelli di intelligenza artificiale di trasformatori biomolecolari di grandi dimensioni su scala di supercalcolo.
Evozyne ha creato due proteine utilizzando un modello AI pre-addestrato di NVIDIA. Le due proteine hanno un potenziale significativo nel settore sanitario e nell’energia pulita. Uno mira a curare una malattia congenita e un altro è progettato per consumare anidride carbonica per ridurre il riscaldamento globale.
Il cofondatore di Evozyne, Andrew Ferguson, ha dichiarato:
“È stato davvero incoraggiante che anche in questa prima fase il modello di intelligenza artificiale abbia prodotto proteine sintetiche buone quanto quelle presenti in natura. Questo ci dice che ha imparato correttamente le regole di progettazione della natura”.
NVIDIA BioNeMo, parte Collezione NVIDIA Clara Discovery, è un quadro per la formazione e l'implementazione di grandi modelli linguistici biomolecolari su scala di supercalcolo per aiutare gli scienziati a comprendere meglio le malattie e a trovare terapie per i pazienti. Il framework LLM (Large Language Model) supporterà i formati di dati di chimica, proteine, DNA e RNA.
Proprio come l’intelligenza artificiale sta imparando a comprendere i linguaggi umani con i LLM, sta anche imparando i linguaggi della biologia e della chimica. NVIDIA BioNeMo aiuta i ricercatori a scoprire nuovi modelli e approfondimenti nelle sequenze biologiche, aiutandoli a connettersi alle proprietà o funzioni biologiche e persino alle condizioni di salute umana. I risultati iniziali indicano che questo è un nuovo modo per accelerare la scoperta di farmaci.
NVIDIA BioNeMo dispone inoltre di un servizio API cloud che supporta un elenco crescente di modelli IA preaddestrati.
Un modello di intelligenza artificiale trasformazionale
Evozyne ha utilizzato il modello del trasformatore di NVIDIA per l'implementazione di ProT5. Il modello è il cuore del processo di Evovyne chiamato ProT-VAE. È un flusso di lavoro che combina BioNeMo con un codificatore automatico variazionale che funge da filtro.
Ferguson di Evozyne ha aggiunto:
“BioNeMo ci ha davvero fornito tutto ciò di cui avevamo bisogno per supportare l’addestramento del modello e quindi eseguire lavori con il modello in modo molto economico: potevamo generare milioni di sequenze in pochi secondi. L’utilizzo di modelli linguistici di grandi dimensioni combinati con autocodificatori variazionali per progettare le proteine non era sul radar di nessuno solo pochi anni fa”.
Imparare i modi della natura
Il modello del trasformatore di NVIDIA legge sequenze di amminoacidi in milioni di proteine, proprio come uno studente che legge un libro. Utilizzando le stesse tecniche impiegate dalle reti neurali per comprendere il testo, ha imparato come la natura assembla questi potenti elementi costitutivi della biologia. Il modello può quindi prevedere come assemblare nuove proteine adatte alle funzioni che Evozyne vuole affrontare.
L’apprendimento automatico esplora il numero astronomico di possibili sequenze proteiche, quindi identifica quelle più utili. Il metodo tradizionale di ingegneria delle proteine, chiamato evoluzione diretta, utilizza un approccio lento, “hit or miss”, modificando in genere solo pochi amminoacidi in sequenza alla volta. Confrontatelo con l’approccio di Evozyne, in cui metà o più degli aminoacidi in una proteina possono essere alterati in un unico passaggio. Ciò equivale a fare centinaia di mutazioni. Evozyne prevede di costruire una gamma di proteine per combattere le malattie e il cambiamento climatico utilizzando il nuovo processo.
NVIDIA ha giocato un ruolo chiave
Joshua Moller, data scientist presso Evozyne, ha spiegato che NVIDIA "ha scalato i lavori su più GPU per accelerare la formazione", aiutandoli a esaminare interi set di dati ogni minuto. Riducendo il tempo per addestrare modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni da mesi a una settimana, Ferguson ha affermato che potrebbero addestrare modelli, alcuni con miliardi di parametri addestrabili, che altrimenti sarebbero stati impossibili.
Evozyne è molto ottimista riguardo a ciò che riserva il futuro.
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