GPU 対応のディープラーニング アルゴリズムと Transformer モデルが、創薬のあらゆる段階を加速しようとしています。化学分野を理解する大規模言語モデル (LLM) のトレーニングから、分子動力学シミュレーション、タンパク質構造予測、生成的な医薬品設計まで、ディープラーニングの新たな手法により、科学者は拡大し続ける化学の世界の探求方法を変化させています。
NVIDIA Clara™ Discovery は、計算創薬のための、GPU で高速化され、最適化されたフレームワーク、ツール、アプリケーション、学習済みモデルを集めたものです。Clara Discovery はさまざまな分野を超えたワークフローをサポートするように構築されており、科学者や研究者がより速く医薬品を市場投入できるよう支援し、病気のメカニズムに関する研究に新たな可能性をもたらします。
ディープラーニングと Transformer ニューラル ネットワークを搭載。
Credit: Mahendra awale, CC BY-SA 3.0 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0 , via Wikimedia Commons
Transformer ベースの大規模言語モデルは、BioNeMo を使用してスーパーコンピューティング規模で動作します。
GTC で発表された BioNemo は、NVIDIA NeMo Megatron をベースに構築されたアプリケーション フレームワークとクラウド サービスで、スーパーコンピューティング規模で大規模な生体分子の Transformer AI モデルをトレーニングおよびデプロイします。BioNeMo には、学習済みの大規模言語モデルが付属し、タンパク質、DNA、SMILES (Simplified Molecular-input Line-entry System) の言語に合わせて調整されています。
創薬における主要なアプリケーションを加速します。
創薬は、化学世界の探索やタンパク質構造予測から、医薬品候補のスキャンや分子シミュレーションまで、さまざまなワークフローに及びます。NVIDIA NGC™ カタログに掲載されている Clara Discovery のパワフルなツールを使い、これらの分野で画期的な発見を推進しましょう。
ケモインフォマティクスの詳細を見る。
Transformer をベースとする大規模言語モデルは、化学の宇宙をリアルタイムで探索する可能性を新たに生み出しています。BioNeMo は、NeMo Megatron 上に構築された、スーパーコンピューティング規模で生体分子の LLM をトレーニングおよびデプロイするための領域特化型のフレームワークです。これには Transformer モデルの MegaMolBART、ESM-1b、ProtT5 が含まれます。
MegaMolBART は 14 億個の分子 (SMILES 文字列) でトレーニングされた、生成化学モデルであり、反応予測、分子最適化、小分子の de novo 分子生成など、創薬におけるさまざまなケモインフォマティクス用途に利用できます。
ProtT5 と ESM-1b は、教師なし事前学習を利用して、タンパク質の構造、機能、細胞部位、水溶性、膜結合性、保存領域、可変領域などを予測するための特性を含む学習済み埋め込みを生成できることを実証しています。
タンパク質構造を予測します。
バーチャル スクリーニングを高速化します。
AI とアクセラレーテッド コンピューティングにより、数百万もの医薬品候補を標的タンパク質に対してスクリーニングすることができます。AutoDock は、構造に基づく創薬や、生体分子構造の基本的なメカニズムの探求に使用する、ドッキング計算とバーチャル スクリーニングのための手法を集めたものです。
アクセラレーテッド コンピューティング ソリューションの詳細
製薬業界の研究開発を強化する最適化。
Clara Discovery は、5 petaFLOPS のパフォーマンスを実現する、世界最先端の AI システムである NVIDIA DGX™ A100 で実行するよう最適化されています。あらゆるアクセラレーテッド コンピューティングの大規模ワークロードのために構築された DGX A100 は、ソリューションと IT を高速化し、次世代の創薬をサポートする、統一されデプロイが容易なインフラストラクチャを研究者に提供します。
フルスタック アクセラレーション
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