A Evozyne usou o NVIDIA BioNeMo para gerar proteínas de alta qualidade para acelerar o design de medicamentos e ajudar a criar um ambiente mais sustentável. A Evozyne cria produtos que resolvem problemas de alto impacto em terapêutica e sustentabilidade. O NVIDIA BioNeMo é um serviço em nuvem de descoberta de medicamentos com tecnologia de IA e uma estrutura construída sobre Nvidia NeMo Megatron para treinamento e implantação de grandes modelos de IA de transformadores biomoleculares em escala de supercomputação.
A Evozyne usou o NVIDIA BioNeMo para gerar proteínas de alta qualidade para acelerar o design de medicamentos e ajudar a criar um ambiente mais sustentável. A Evozyne cria produtos que resolvem problemas de alto impacto em terapêutica e sustentabilidade. O NVIDIA BioNeMo é um serviço em nuvem de descoberta de medicamentos com tecnologia de IA e uma estrutura construída sobre Nvidia NeMo Megatron para treinamento e implantação de grandes modelos de IA de transformadores biomoleculares em escala de supercomputação.
Evozyne criou duas proteínas usando um modelo AI pré-treinado da NVIDIA. As duas proteínas têm potencial significativo em saúde e energia limpa. Um visa curar uma doença congênita e outro é projetado para consumir dióxido de carbono para reduzir o aquecimento global.
O cofundador da Evozyne, Andrew Ferguson, disse:
“É realmente encorajador que, mesmo nesta primeira rodada, o modelo de IA tenha produzido proteínas sintéticas tão boas quanto as naturais. Isso nos diz que aprendeu as regras de design da natureza corretamente.”
NVIDIABioNeMo, parte de Coleção NVIDIA Clara Discovery, é uma estrutura para treinar e implantar grandes modelos de linguagem biomolecular em uma escala de supercomputação para ajudar os cientistas a entender melhor as doenças e encontrar terapias para os pacientes. A estrutura de modelo de linguagem grande (LLM) suportará os formatos de dados de química, proteína, DNA e RNA.
Assim como a IA está aprendendo a entender as linguagens humanas com os LLMs, também está aprendendo as linguagens da biologia e da química. O NVIDIA BioNeMo ajuda os pesquisadores a descobrir novos padrões e percepções em sequências biológicas, ajudando-os a se conectar a propriedades ou funções biológicas e até mesmo às condições de saúde humana. Os resultados iniciais indicam que esta é uma nova maneira de acelerar a descoberta de medicamentos.
A NVIDIA BioNeMo também possui um serviço de API em nuvem que oferece suporte a uma lista crescente de modelos de IA pré-treinados.
Um modelo de IA transformacional
Evozyne usou o modelo de transformador da NVIDIA para a implementação do ProT5. O modelo é o coração do processo de Evovyne chamado ProT-VAE. É um fluxo de trabalho que combina o BioNeMo com um autoencoder variacional que atua como um filtro.
Ferguson de Evozyne acrescentou:
“O BioNeMo realmente nos deu tudo o que precisávamos para dar suporte ao treinamento do modelo e, em seguida, executar trabalhos com o modelo de forma muito econômica - poderíamos gerar milhões de sequências em apenas alguns segundos. O uso de grandes modelos de linguagem combinados com autoencoders variacionais para projetar proteínas não estava no radar de ninguém apenas alguns anos atrás.”
Aprendendo os caminhos da natureza
O modelo transformador da NVIDIA lê sequências de aminoácidos em milhões de proteínas, exatamente como um aluno lendo um livro. Usando as mesmas técnicas que as redes neurais empregam para entender o texto, ele aprendeu como a natureza monta esses poderosos blocos de construção da biologia. O modelo pode prever como montar novas proteínas adequadas para as funções que Evozyne deseja abordar.
O aprendizado de máquina navega pelo número astronômico de possíveis sequências de proteínas e, em seguida, identifica as mais úteis. O método tradicional de engenharia de proteínas, chamado de evolução dirigida, usa uma abordagem lenta de acertar ou errar, normalmente mudando apenas alguns aminoácidos em sequência de cada vez. Compare isso com a abordagem de Evozyne, onde metade ou mais dos aminoácidos em uma proteína podem ser alterados em uma única rodada. Isso é o equivalente a fazer centenas de mutações. A Evozyne planeja construir uma gama de proteínas para combater doenças e mudanças climáticas usando o novo processo.
A NVIDIA desempenhou um papel fundamental
Joshua Moller, cientista de dados da Evozyne, explicou que a NVIDIA “escalou trabalhos para várias GPUs para acelerar o treinamento”, ajudando-os a passar por conjuntos de dados inteiros a cada minuto. Ao reduzir o tempo de treinamento de grandes modelos de IA de meses para uma semana, Ferguson disse que eles poderiam treinar modelos, alguns com bilhões de parâmetros treináveis, que de outra forma seriam impossíveis.
Evozyne está muito otimista sobre o que o futuro reserva.
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