Как сообщает NVIDIA, RFD4-Proteina создана совместно с Институтом дизайна белков медицинского центра Вашингтонского университета (UW Medicine). Модель сочетает программируемый дизайн белков с поиском: она генерирует варианты под заданные свойства, а учёные или ИИ-агенты — программы, самостоятельно выполняющие многошаговые задачи, — уточняют их по молекулярным данным, ограничениям и критериям оценки. Модель входит в открытую платформу NVIDIA BioNeMo для ИИ в биологии и разработке лекарств.
Белки выполняют ключевые функции в живых организмах, и создание новых открывает путь к лекарствам, диагностике и промышленным применениям. По данным NVIDIA, в тестах RFD4-Proteina показала более высокую успешность вычислительного дизайна и скорость генерации, чем сравниваемые базовые модели, в четырёх бенчмарках: связывание белков, малых молекул и ДНК, а также построение каркаса ферментов. Получить модель можно через Amazon Bio Discovery, Claude Science от Anthropic, Benchling, Databricks, Google Cloud, Hugging Face, Nebius, OpenAI и Tamarind Bio.
«Мы переходим от эпохи, когда мы открываем созданные природой белки, к эпохе, когда мы можем проектировать совершенно новые», — сказал Дэвид Бейкер, лауреат Нобелевской премии по химии 2024 года и директор Института дизайна белков. По его словам, открытость модели позволит исследователям по всему миру работать над белками для поиска лекарств и ферментами, разрушающими пестициды.
Другое направление анонсов — онкология: Siemens Healthineers и NVIDIA развивают адаптивную лучевую терапию нового поколения, при которой план облучения корректируется под изменения в организме пациента в ходе лечения. По прогнозам, к 2050 году рак будут ежегодно диагностировать примерно у 35 млн человек. Партнёры исследуют ИИ-агентов на моделях NVIDIA Nemotron для совместного с онкологами планирования лечения, расчёт дозы с ускорением на CUDA для симуляций под конкретного пациента и платформу NVIDIA Holoscan, связывающую данные датчиков с ИИ в реальном времени.
Научных агентов на платформе BioNeMo также развивают Automata, Benchling, Biolevate, Boltz, Danaher, Hologen и Therna Biosciences: они соединяют дизайн лекарств, автономные лаборатории и анализ биологических данных, чтобы быстрее проходить путь от гипотезы до эксперимента. По данным NVIDIA, глобальные расходы на научные исследования достигают $3,8 трлн, а годовые бюджеты фармацевтических компаний приближаются к $300 млрд.
Для больниц в Европе NVIDIA развивает и операционные применения: Avelios, Corti, Dedalus, Dawn Health и Sword строят на моделях Nemotron решения от ИИ-ассистентов для ведения медицинской документации до персонализированной поддержки пациентов. PolyAI вместе с разработчиком медицинского ПО Corilus, чья сеть охватывает более 70 тыс. специалистов в Бельгии и Франции, развивает многоязычные диалоговые решения, а Apian и VitVio создают цифровые двойники больниц — виртуальные копии процессов — на технологиях Cosmos и Omniverse.
