透过专属的生物分子模型和资料集，研究人员可在大规模的基础上深入解析，进一步加速治疗药物的开发。NVIDIA 的开源 BioNeMo 框架以其多样化的加速运算工具，协助生物分子研究领域突破现有限制，提供超级运算能力以支持生物制药的创新。
NVIDIA 医疗保健副总裁 Kimberly Powell 表示：「AI、加速运算与资料集的扩展交汇，为制药业带来了前所未有的机遇，这在近期的诺贝尔化学奖研究成果中得到了印证。为解开生物系统的复杂性，我们推出开源的 BioNeMo 框架，助力全球研究人员加速开发挽救生命的疗法。」
来自生技公司、研究机构及 AI 领域的多方专家，正纷纷采用并贡献于 BioNeMo 框架。其中包括 A Alpha Bio、阿贡国家实验室（Argonne National Laboratory）、Dyno Therapeutics、罗氏集团（Roche Group）旗下的 Genentech、Ginkgo Bioworks、Relation、VantAI 及 Weights & Biases 等。这些参与者致力于运算科学的进步，为生物分子研究注入新动能。
阿贡国家实验室运算科学小组领导人 Arvind Ramanathan 提到：「我们提供了数十亿参数的生物模型，这些模型的训练需在高效能运算环境中进行。透过 BioNeMo，研究人员能以企业级的开源解决方案轻松拓展训练规模，无需额外的运算专业知识，从而推动更多突破性研究。」
NVIDIA 推出的新一代 BioNeMo 平台，将从端对端加速药物探索和分子设计的 AI 模型开发、客制化与部署，进一步改变生物分子研究的操作方式。该平台与 NVIDIA 加速运算基础设施紧密结合，不仅能降低研究成本，还能扩大应用规模，缩短从资料到见解的时间，为制药研究提供可靠且高效的支援。
BioNeMo 平台的主要组成包括开源 BioNeMo 框架、NVIDIA NIM微服务，以及 BioNeMo 蓝图。这些工具共同构成针对湿实验室和运算工作流程的完整解决方案，包括：
NVIDIA NIM 微服务。支援业界领先模型，例如 Google DeepMind 的 AlphaFold2、MIT 开发的 DiffDock 2.0，以及加速蛋白质设计的 RFdiffusion 和 ProteinMPNN。这些微服务大幅提升模型的速度与准确度，例如 DiffDock 2.0 的分子方向预测速度提升 6.2 倍，准确率提高 16%。
BioNeMo 蓝图。一套可客制化的 AI 工作流程参考设计，提供企业部署大规模 AI 的最佳实践，帮助用户以更少的资源完成虚拟筛选及小分子设计。
新发布的 cuEquivariance 函式库进一步加速了化学运算所需的核心数学运算，使得基于 BioNeMo 的研究能更加高效地完成。
目前，超过 200 家科技生物、大型制药及新创公司已经将 BioNeMo 整合至其药物探索平台和工作流程中。此外，全球系统整合商和云端服务供应商，如 Accenture、AWS 和 Deloitte，也正积极将 BioNeMo 蓝图带入各大企业的生产环境。
Kimberly Powell 强调：「BioNeMo 框架及平台的推出，标志著 AI 与制药研究的深度融合。我们希望这一解决方案能帮助更多科学家及企业克服生物分子设计的挑战，缩短开发周期并降低研发成本。」
點擊閱讀下一則新聞
