NVIDIA Clara Discovery 助力圣地亞哥初創(chuàng)公司采用機(jī)器學(xué)習(xí)新技術(shù)開發(fā)新一代療法
掌握的信息越充分,預(yù)測越準(zhǔn)確。這是位于圣地亞哥的初創(chuàng)公司 Entos 改革藥物設(shè)計時遵循的原則,他們采用 AI 技術(shù)將分子屬性預(yù)測的準(zhǔn)確性加速了一千倍。
藥物研發(fā)是一個非常耗時和數(shù)據(jù)密集型過程。但是Entos 的 Orbnet 架構(gòu)改變了這一點,它可以用之前 1/30 的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練具有量子準(zhǔn)確性的分子藥物研發(fā)模型,而且尋找具有廣闊前景的醫(yī)藥化合物所需進(jìn)行的實驗數(shù)量也降至之前的 1/100,這樣可以顯著減少傳統(tǒng)藥物研發(fā)方法的等待時間和復(fù)雜性。
該公司加入了NVIDIA 初創(chuàng)加速計劃(此計劃旨在助力初創(chuàng)公司借助 AI 、數(shù)據(jù)科學(xué)和高性能計算的進(jìn)步改革各種行業(yè)),他們正在利用NVIDIA Clara Discovery推進(jìn)他們的工作。NVIDIA Clara Discovery 包括一系列最先進(jìn)的框架、應(yīng)用程序和預(yù)訓(xùn)練模型,用于深入了解數(shù)十億種潛在的藥物分子如何在人體內(nèi)相互作用。
Entos 首席執(zhí)行官 TomMiller 表示:“基于物理原理的方法意味著我們可以在機(jī)器學(xué)習(xí)模型中加入更多有關(guān)基礎(chǔ)量子力學(xué)的特質(zhì)。這使我們即使使用更少的數(shù)據(jù),也能夠做出更準(zhǔn)確的預(yù)測?!?/p>
Entos 正在致力于發(fā)掘可以滅活與某些癌癥相關(guān)的蛋白質(zhì)的藥物分子。通過將量子力學(xué)計算引入機(jī)器學(xué)習(xí),該初創(chuàng)公司可以更快速地縮小與靶蛋白結(jié)合的潛在化合物的范圍。
將 AI 引入藥物研發(fā)流程
機(jī)器學(xué)習(xí)正在改變從氣候科學(xué)到藥物研發(fā)等所有科學(xué)工作的方式?,F(xiàn)在,AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合正在引領(lǐng)一種新的科學(xué)研究方式,那就是將深度學(xué)習(xí)和基于物理的仿真相結(jié)合,改變藥物發(fā)現(xiàn)的方式。
藥物研發(fā)是一個數(shù)據(jù)密集型過程,研究人員通過算力密集型計算來模擬分子和蛋白質(zhì)的相互作用,以發(fā)掘正確的療法。以往,這些形式的量子計算執(zhí)行起來成本高昂,需要數(shù)周到數(shù)月的時間才能完成。
通過整合 AI 和加速計算,研究人員可以模擬藥物與蛋白質(zhì)的相互作用并且達(dá)到量子準(zhǔn)確性,從而在上述計算實驗方面從中受益。使用傳統(tǒng)量子力學(xué)計算方法,這些仿真需要的算力過于高昂。
Entos 在NVIDIA DGX A100 Tensor Core GPU上優(yōu)化其 OrbNet 藥物研發(fā)軟件。OrbNet AI模型由 Entos 首席執(zhí)行官 Tom Miller 和 NVIDIA 機(jī)器學(xué)習(xí)研究總監(jiān) Anima Anandkumar 在加州理工學(xué)院聯(lián)合開發(fā),可實現(xiàn)機(jī)器人合成和高吞吐量實驗,從而加速藥物療法設(shè)計。
“OrbNet 使用了一種基于表達(dá)原子之間相互作這一領(lǐng)域特征的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。此外,我們還考慮了三維旋轉(zhuǎn)等對稱性?!盇nandkumar 表示,“通過在設(shè)計中考慮這些因素,可以僅針對小分子(原子數(shù)量少于 40 個的分子)來訓(xùn)練 OrbNet,并直接以較高的準(zhǔn)確率在大型蛋白質(zhì)分子上應(yīng)用該模型。”通過與 NVIDIA 專家合作,Miller的科學(xué)家團(tuán)隊能夠進(jìn)行高吞吐量實驗,并“開啟新的大門去追求更多的成果”。
釋放共價鍵的潛力
機(jī)器學(xué)習(xí)的最新進(jìn)展正在改變化學(xué)數(shù)據(jù)庫的數(shù)量和規(guī)模,助力研究人員尋找具備廣闊前景的藥物化合物。利用 AI 模型,科學(xué)家還可以用新的方式研究人體內(nèi)酶的無數(shù)種化學(xué)反應(yīng)。
這些先進(jìn)技術(shù)相結(jié)合,有助于研究以往研究人員使用傳統(tǒng)方法無法研究的全新藥類。
一種前景可期的技術(shù)是創(chuàng)造與靶蛋白形成共價鍵的藥物分子。如果治療藥物可以僅與靶蛋白形成這些共價鍵,患者就可以使用更小的藥物劑量并且受到更少的副作用。Entos 研究人員計劃將這種方法應(yīng)用于癌癥、糖尿病和囊性纖維化等疾病領(lǐng)域。
Entos 已與制藥、材料和化學(xué)行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者建立合作伙伴關(guān)系,并且在今年 7 月籌集了 5300 萬美元,以支持以高準(zhǔn)確性打造卓有成效的藥物療法。該公司認(rèn)為,與 NVIDIA 醫(yī)療健康團(tuán)隊的積極合作幫助了他們獲得豐富的技術(shù)資源并借助 NVIDIA 硬件架構(gòu)優(yōu)化了他們的應(yīng)用。
責(zé)任編輯:haq
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原文標(biāo)題:GTC21 | Entos 借助由 NVIDIA AI 驅(qū)動的分子模擬技術(shù)改革藥物研發(fā)和設(shè)計
文章出處:【微信號:NVIDIA_China,微信公眾號:NVIDIA英偉達(dá)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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