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NVIDIA NIM Agent Blueprint 生成式AI虚拟筛选重塑目标分子识别

类型:热点整理2026-06-23
Benchling、Dotmatics、Terray、TetraScience 及 Cadence Molecular Sciences 将利用 NVIDIA NIM 微服务和 NIM Agent Blueprint,不断拓展药物研发的边界。为了推动生成式AI虚拟筛选更快速、更智慧,NVIDIA正式

Benchling、Dotmatics、Terray、TetraScience 及 Cadence Molecular Sciences 将利用 NVIDIA NIM 微服务和 NIM Agent Blueprint,不断拓展药物研发的边界。



为了推动生成式AI虚拟筛选更快速、更智慧,NVIDIA正式发布了NIM Agent Blueprint。这套创新方案的目标非常明确——大幅缩短救命药物的研发周期和成本,帮助患者尽早获得关键治疗。


与传统的固定数据库筛选方式不同,NIM Agent Blueprint采用生成式AI进行分子设计与预优化,从根本上改变了药物研发的底层逻辑,尤其在“苗头到先导”这一关键过渡阶段。研究人员因此能够更快地设计出更理想的候选分子。


NIM 与 NIM Agent Blueprint 是什么?


NVIDIA NIM 微服务作为一种模块化云原生组件,能够加速AI模型的部署与执行。借助这些微服务,研究人员可将先进AI模型无缝集成到工作流中,大幅提升复杂数据的处理效率。


而NIM Agent Blueprint则是一份详尽的操作指南,展示了这些微服务如何优化药物研发的关键阶段,例如苗头化合物识别、先导化合物优化等。


如何应用 NIM 与 NIM Agent Blueprint?


药物研发本身是一条复杂的链条,主要包括三个核心阶段:靶标识别、苗头化合物识别与先导化合物优化。在靶标识别阶段,研究人员需要确定哪个生物学靶点值得干预;苗头化合物识别阶段,则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。


此次发布的NVIDIA NIM Agent Blueprint,全称为“用于加速药物研发的生成式虚拟筛选”,其核心任务是以更智能、更高效的方式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已集成至NVIDIA NIM微服务中。


  • AlphaFold2凭借在蛋白质结构预测方面的突破性成就而备受关注,现已作为NVIDIA NIM微服务的一项功能提供。

  • MolMIM是NVIDIA开发的生成模型,能够在生成分子的同时,优化多项关键属性,例如提高溶解性、降低毒性等。

  • DiffDock则是一款先进工具,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,使“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——能够提升性能、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将这些微服务整合成一个灵活、可扩展的生成式AI工作流,从根本上推动药物研发方式的变革。


目前,众多领先的计算药物研发与生物技术软件提供商,包括Benchling、Dotmatics、Terray、TetraScience、Cadence Molecular Sciences(OpenEye),均已在其计算机辅助药物研发平台中集成NIM Agent Blueprints。他们的目标高度一致:让“苗头到先导”阶段更快速、更智能,从而以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积极参与。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进行定制化调整。


此外,NIM Agent Blueprint所包含的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。


AI 驱动药物研发变革


药物研发面临极高的风险与挑战。


一组数据清晰地反映了这一现状:研发一款新药的成本约为26亿美元,耗时10至15年,成功率却不足10%。


AI驱动的NVIDIA NIM Agent Blueprint为全球价值1.5万亿美元的制药市场带来了更智能的分子设计策略,制药公司因此能够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,利用生成式AI对分子进行预优化。


举例来说,分子生成模型MolMIM能够引导生成具备最佳药代动力学特性的分子,例如吸收率、蛋白质结合力、半衰期等。与以往的方法相比,这是显著的进步。


这种更智能的小分子设计策略,不仅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将能获得更快、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当下,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举措。


访问 build.nvidia.com,立即下载基于生成式AI的虚拟筛选NIM Agent Blueprint,开启更高效药物研发之路。

请参阅以下软件产品信息通知:

https://www.nvidia.com/en-eu/about-nvidia/terms-of-service/


来源:https://www.53ai.com/news/LargeLanguageModel/2024090372156.html

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