Sapio Sciences facilite la découverte de médicaments natifs de l'IA avec Nvidia Bionemo

Sapio Sciences facilite la découverte de médicaments natifs de l'IA avec Nvidia Bionemo

L'intégration de la plateforme Nvidia Bionemo améliore les capacités de l'IA tout au long du cycle de vie de la découverte de médicaments.

SAPIO SCIENCES, LA SCIENCE ANTERIEURE™La plateforme informatique de laboratoire a annoncé aujourd'hui l'intégration de la plateforme Nvidia Bionemo dans la plateforme informatique Sapio Lab. Cette intégration apporte la découverte informatique de médicaments basée sur l'IA directement dans SAPIO ELN (Electronic Lab Notebook) pour rationaliser les flux de travail et améliorer la prise de décision en matière de découverte de médicaments. La plateforme Bionemo permet aux chercheurs d'accélérer la découverte de médicaments en tirant parti de cadres d'IA spécifiques à la science, de modèles avancés et d'outils d'IA générative pour optimiser l'identification de candidats médicaments potentiels et améliorer les objectifs de sélection des cibles. Nvidia Bionemo fournit aux scientifiques un cadre pour former et déployer de grands modèles de langage biomoléculaire à l'échelle du calcul intensif.

L'intégration de Bionemo dans la plateforme SAPIO fournit aux scientifiques des outils in silico leur permettant, par exemple, de générer de nouvelles molécules candidates dès le début du processus de recherche et de tester leur amarrage avec une protéine cible. Grâce aux simulations moléculaires basées sur l'IA disponibles au sein d'un flux de travail unique et unifié, les chercheurs peuvent rationaliser leurs processus, améliorer l'innovation et accélérer la transition de la découverte au développement.

Au sein de SAPIO ELN, les chercheurs peuvent accéder aux microservices Bionemo NIM pour identifier et optimiser rapidement les candidats médicaments à l'aide d'une modélisation moléculaire pilotée par l'IA, notamment Alphafold2 NIM pour prédire avec précision les structures protéiques 3D ; Moimim nim pour permettre la conception et l'optimisation de petites molécules ; et Diffdock nim, un modèle d'accueil alimenté par l'IA développé par le MIT. Ces modèles offrent aux scientifiques un accès facile aux outils basés sur l’IA sans configuration approfondie, garantissant ainsi des flux de travail de recherche plus rapides et plus efficaces.

L’innovation en matière d’IA se développe rapidement, mais les scientifiques sont souvent contraints d’utiliser des outils fragmentés dotés d’interfaces complexes, ce qui ralentit la recherche. Notre intégration des puissants outils basés sur l'IA de NVIDIA dans la plateforme Sapio permet aux chercheurs d'appliquer de manière transparente l'IA à leurs expériences. Grâce à ce travail, nous supprimons les inefficacités et fournissons aux scientifiques les outils nécessaires pour générer, analyser et visualiser rapidement les résultats chimiques et biologiques. "

Kevin Cramer, fondateur, PDG et directeur technique, Sapio Sciences

Kévin poursuit :« Nous travaillons avec Nvidia pour équiper les scientifiques et les chercheurs des outils d'IA les plus avancés afin de faire progresser l'innovation dans les sciences de la vie. Cette collaboration constitue une étape importante pour faire de l'IA un élément essentiel du processus de découverte de médicaments, aidant les chercheurs à prendre des décisions plus rapides et fondées sur les données et à améliorer les résultats de la recherche.

Anthony Costa, directeur de la biologie numérique chez Nvidia, a commenté :« L'intégration de Bionemo avec la plateforme de recherche basée sur l'IA de Sapios permet aux scientifiques d'accéder à des modèles avancés d'IA générative pour la découverte de médicaments. Avec Alphafold2, Moimim et Diffdock-NIM, les chercheurs peuvent prédire, optimiser, optimiser et valider les candidats médicaments.

L'intégration des technologies NVIDIA dans la plateforme Sapio est l'une des nombreuses façons par lesquelles Sapio Sciences contribue à améliorer et à accélérer la découverte biopharmaceutique, les diagnostics cliniques et la fabrication de médicaments.

Sources :