NVIDIA NIM Agent Blueprint redefine la identificación de compuestos con el cribado virtual basado en IA generativa

Con el objetivo de hacer el proceso más rápido e inteligente, NVIDIA lanza el NIM Agent Blueprint para el cribado virtual basado en IA generativa. Este innovador enfoque reducirá el tiempo y el coste de desarrollo de fármacos que salvan vidas, permitiendo un acceso más rápido a tratamientos esenciales para los pacientes.

Este proyecto de agente NIM introduce un cambio de paradigma en el proceso de descubrimiento de fármacos, especialmente en la crucial transición “hit-to-lead” del cribado tradicional basado en bases de datos fijas al diseño y la preoptimización de moléculas basados en IA generativa, lo que permite a los investigadores diseñar mejores moléculas con mayor rapidez.

¿Qué es un NIM? ¿Qué es un proyecto de agente NIM?

Los microservicios NVIDIA NIM son componentes modulares nativos de la nube que aceleran la implantación y ejecución de modelos de IA. Estos microservicios permiten a los investigadores integrar y escalar modelos avanzados de IA en sus flujos de trabajo, posibilitando un procesamiento más rápido y eficiente de datos complejos.

La guía completa NIM Agent Blueprint muestra cómo estos microservicios pueden optimizar etapas clave del descubrimiento de fármacos, como la identificación de éxitos y la optimización de pistas.

¿Cómo se utilizan?

El descubrimiento de fármacos es un proceso complejo que consta de tres fases críticas: identificación de dianas, identificación de resultados y optimización de pistas. La identificación de la diana consiste en elegir la biología que se va a modificar para tratar la enfermedad; la identificación de la respuesta consiste en identificar las posibles moléculas que se unirán a esa diana; y la optimización de la pista consiste en mejorar el diseño de esas moléculas para que sean más seguras y eficaces.

Este NVIDIA NIM Agent Blueprint, denominado cribado virtual generativo para el descubrimiento acelerado de fármacos, identifica y mejora los resultados virtuales de una forma más inteligente y eficiente.

En su núcleo se encuentran tres modelos esenciales de IA, entre los que ahora se incluye AlphaFold2, integrado recientemente como parte de los microservicios NIM de NVIDIA.

• AlphaFold2, famoso por su revolucionario impacto en la predicción de estructuras proteicas, ya está disponible como NIM de NVIDIA;
• MolMIM es un innovador modelo desarrollado por NVIDIA que genera moléculas al tiempo que optimiza diversas propiedades, como la alta solubilidad y la baja toxicidad;
• DiffDock es una herramienta avanzada para modelizar rápidamente la unión de pequeñas moléculas a sus proteínas diana.

Estos modelos se combinan para mejorar el proceso de descubrimiento, haciéndolo más eficaz y rápido.

Cada uno de estos modelos de IA está empaquetado en microservicios NVIDIA NIM, contenedores portátiles diseñados para acelerar el rendimiento, reducir el tiempo de comercialización y simplificar la implantación de modelos generativos de IA en cualquier lugar.

NIM Agent Blueprint integra estos microservicios en un flujo de trabajo de IA generativa flexible y escalable que puede ayudar a transformar el descubrimiento de fármacos.

Los principales proveedores de software de descubrimiento computacional de fármacos y biotecnología, como Benchling, Dotmatics, Terray, TetraScience y Cadence Molecular Sciences (OpenEye), que ya utilizan microservicios NIM, están utilizando NIM Agent Blueprints en sus plataformas de descubrimiento de fármacos asistido por ordenador.

El objetivo de estas integraciones es agilizar y hacer más inteligente el proceso “hit-to-lead”, lo que permitirá identificar más candidatos a fármacos viables en menos tiempo y a menor coste.

La empresa global de servicios profesionales Accenture está preparada para adaptar el NIM Agent Blueprint a las necesidades específicas de los programas de desarrollo de fármacos, optimizando la fase de generación de moléculas con la contribución de los socios farmacéuticos para informar a MolMIM NIM.

“NVIDIA está revolucionando el proceso de descubrimiento de fármacos con NIM Agent Blueprint, que utiliza el cribado virtual generativo basado en IA para acelerar y optimizar la identificación de moléculas. Con el apoyo de nuestros socios, no solo estamos reduciendo el tiempo y el coste del desarrollo de fármacos, sino también mejorando la eficacia de los tratamientos al ofrecer una solución más eficiente que puede salvar vidas y transformar el sector sanitario”, afirma Marcio Aguiar, director de la división Enterprise de NVIDIA para Latinoamérica.

Además, los microservicios de NIM que componen NIM Agent Blueprint pronto estarán disponibles en AWS HealthOmics, un servicio creado específicamente para ayudar a los clientes a orquestar análisis biológicos. Esto incluye simplificar la integración de la IA en los flujos de trabajo de descubrimiento de fármacos existentes.

La IA revoluciona el desarrollo de fármacos

Es mucho lo que está en juego en el descubrimiento de fármacos. Desarrollar un nuevo fármaco suele costar unos 2.600 millones de dólares y puede llevar entre 10 y 15 años, con una tasa de éxito inferior al 10%. Al hacer más inteligente el diseño molecular con NVIDIA’s AI-powered NIM Agent Blueprint, las compañías farmacéuticas pueden reducir estos costes y acortar los plazos de desarrollo en el mercado farmacéutico mundial de 1,5 billones de dólares.

Este proyecto de agente NIM representa un cambio significativo con respecto a los métodos tradicionales de descubrimiento de fármacos, ya que ofrece un enfoque de IA generativa que optimiza previamente las moléculas para obtener las propiedades terapéuticas deseadas.

Por ejemplo, MolMIM, el modelo generativo de moléculas de este NIM Agent Blueprint, utiliza funciones avanzadas para dirigir la generación de moléculas con propiedades farmacocinéticas optimizadas, como la tasa de absorción, la unión a proteínas, la semivida y otras propiedades, lo que supone un avance significativo respecto a los métodos anteriores.

Este enfoque más inteligente del diseño de moléculas pequeñas aumenta las posibilidades de optimizar con éxito las pistas, acelerando el proceso general de descubrimiento de fármacos.

Este salto tecnológico podría dar lugar a tratamientos más rápidos y específicos, lo que permitiría afrontar los retos cada vez mayores que plantea la atención sanitaria, desde el aumento de los costes hasta el envejecimiento de la población.

El compromiso de NVIDIA de apoyar a los investigadores con los últimos avances en computación acelerada refuerza su papel en la resolución de los problemas más complejos del descubrimiento de fármacos.

Los interesados pueden visitar a build.nvidia.com para descargar NIM Agent Blueprint para el cribado virtual generativo basado en IA y dar el primer paso hacia un desarrollo de fármacos más rápido y eficiente.

Consulte la nota informativa sobre el producto de software. Para más información puedes visitar la Web Oficial o seguir las redes sociales oficiales como la Cuenta de Twitter.