来源:互联网 更新时间:2026-08-26 14:09

为了推动生成式AI虚拟筛选更快、更智能,NVIDIA正式发布了
与传统的固定数据库筛选不同,NIM Agent Blueprint用生成式AI来做分子设计和预优化,这直接改变了药物研发的底层逻辑,尤其是在“苗头到先导”这个关键过渡阶段。研究人员得以更快地设计出更理想的分子。
而NIM Agent Blueprint则是一份详尽的指南,展示了这些微服务如何优化药物研发的关键阶段,比如苗头化合物识别、先导化合物优化等。
药物研发本身是个复杂的链条,主要包括三个核心阶段:靶标识别、苗头化合物识别和先导化合物优化。靶标识别阶段,研究人员要确定哪个生物学靶点值得干预;苗头化合物识别阶段,则是寻找可能与靶标结合的分子;到了先导化合物优化阶段,就需要着力改进这些分子的设计,使其更安全、更有效。
这次发布的NVIDIA NIM Agent Blueprint,全称是“用于加速药物研发的生成式虚拟筛选”,它的核心任务就是更智能、更高效地识别和优化虚拟苗头化合物。
支撑这一工作流的是三个基础AI模型,其中AlphaFold2已集成到NVIDIA NIM微服务中。
AlphaFold2因其在蛋白质结构预测上的突破而备受瞩目,现已作为NVIDIA NIM微服务的一项功能提供。
DiffDock则是一个先进工具,能快速构建小分子与其蛋白靶标结合的模型。
这三个模型协同作用,让“苗头到先导”流程更流畅、效率更高。它们被打包到NVIDIA NIM微服务中——一种便携式容器——能提升性能、缩短上市时间,并简化生成式AI模型在各种环境下的部署。
NIM Agent Blueprint把这些微服务整合成一个灵活的、可扩展的生成式AI工作流,从根本上推动了药物研发方式的变革。
目前,不少领先的计算药物研发和生物技术软件提供商,如Benchling、Dotmatics、Terray、TetraScience、Cadence Molecular Sciences(OpenEye),都已在其计算机辅助药物研发平台中集成NIM Agent Blueprints。他们的目标是一致的:让“苗头到先导”阶段更快、更智能,从而用更少的时间和成本锁定更多可行的候选药物。
全球专业服务公司埃森哲也在参与其中。他们将根据具体研发项目的需求,借助制药合作伙伴的反馈来优化分子生成步骤,并为MolMIM NIM提供参考,为NIM Agent Blueprint进行定制。
此外,NIM Agent Blueprint包含的NIM微服务不久将在AWS HealthOmics上提供——这是一款专为帮助客户编排生物分析而构建的服务,可进一步简化AI整合到现有药物研发工作流的过程。
药物研发的风险极高。
一组数据很说明问题:研发一款新药的成本约26亿美元,耗时10到15年,成功率却不足10%。
AI驱动的NVIDIA NIM Agent Blueprint为全球1.5万亿美元的制药市场带来了更智能的分子设计,制药公司由此可以降低研发成本并缩短周期。
NIM Agent Blueprint代表了传统方法的重大转变——它不再是从固定文库中大海捞针,而是根据目标治疗特性,用生成式AI对分子进行预优化。
举个例子,分子生成模型MolMIM能够引导生成具有最佳药代动力学特性的分子,比如吸收率、蛋白质结合力、半衰期等。对比以前的方法,这是个明显的进步。
这种更智能的小分子设计策略,提高了先导化合物优化的成功率,也加速了整个药物研发进程。
这一技术飞跃,意味着未来患者能获得更快、更具针对性的治疗方案。尤其是在成本飙升、人口老龄化等医疗健康挑战日益严峻的今天,它的价值不言而喻。
NVIDIA致力于利用加速计算领域的最新成果来支持研究人员,而这一Blueprint正是其为解决棘手药物研发问题所做出的有力实践。
访问 build.nvidia.com,下载基于生成式AI的虚拟筛选NIM Agent Blueprint,迈出更高效药物研发的第一步。
请参阅有关软件产品信息的通知:
https://www.nvidia.com/en-eu/about-nvidia/terms-of-service/

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