領(lǐng)先的制藥公司、生物技術(shù)初創(chuàng)企業(yè)和前沿生物研究人員正在使用 NVIDIA BioNeMo LLM 服務(wù)和框架來(lái)開(kāi)發(fā)用于生成、預(yù)測(cè)和理解生物分子數(shù)據(jù)的 AI 應(yīng)用。

科學(xué)家們致力于探索 DNA、蛋白質(zhì)和其他生命體的“基礎(chǔ)構(gòu)建”，以期獲得全新的洞察，而今日在 NVIDIA GTC 上發(fā)布的 NVIDIA BioNeMo 框架將為其研究提供加速。

NVIDIA BioNeMo 框架用于訓(xùn)練和部署超算規(guī)模的大型生物分子語(yǔ)言模型，幫助科學(xué)家更好地了解疾病，并為患者找到治療方法。該大型語(yǔ)言模型（LLM）框架將支持化學(xué)、蛋白質(zhì)、DNA 和 RNA 數(shù)據(jù)格式。

NVIDIA BioNeMo 是 NVIDIA Clara Discovery 藥物研發(fā)框架、應(yīng)用和 AI 模型集的一部分。

正如 AI 通過(guò) LLM 來(lái)學(xué)習(xí)如何理解人類(lèi)語(yǔ)言，該框架也在學(xué)習(xí)生物學(xué)和化學(xué)語(yǔ)言。NVIDIA BioNeMo 使基于生物分子數(shù)據(jù)的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練更為輕松，助力研究人員發(fā)現(xiàn)生物序列中的新模式并獲得新洞察。研究人員可將這些洞察與生物特性或功能乃至人類(lèi)健康狀況聯(lián)系起來(lái)。

NVIDIA BioNeMo 框架使科學(xué)家能夠使用更大的數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練大規(guī)模語(yǔ)言模型，打造出性能更強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。NVIDIA 的 GPU 優(yōu)化軟件中心——NVIDIA NGC 上將提供該框架的搶先體驗(yàn)。

除語(yǔ)言模型框架之外，NVIDIA BioNeMo 還提供一項(xiàng)云 API 服務(wù)，該服務(wù)將支持越來(lái)越多的預(yù)訓(xùn)練 AI 模型。

BioNeMo 框架支持更大的模型

和更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)

如今，使用自然語(yǔ)言處理模型來(lái)處理生物數(shù)據(jù)的科學(xué)家一般會(huì)訓(xùn)練相對(duì)較小、需要自定義預(yù)處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過(guò) BioNeMo，科學(xué)家可將其擴(kuò)展為具有數(shù)十億參數(shù)的 LLM，捕捉分子結(jié)構(gòu)、蛋白質(zhì)溶解度等信息。

BioNeMo 是 NVIDIA NeMo Megatron 框架的擴(kuò)展，可實(shí)現(xiàn)大規(guī)模自監(jiān)督語(yǔ)言模型的 GPU 加速訓(xùn)練。這一針對(duì)特定領(lǐng)域的框架支持以 SMILES 化學(xué)結(jié)構(gòu)標(biāo)記表征的分子數(shù)據(jù)、以及以 FASTA 氨基酸和核酸序列字符串表征的分子數(shù)據(jù)。

OpenFold 聯(lián)盟創(chuàng)始成員、哥倫比亞大學(xué)系統(tǒng)生物學(xué)系助理教授 Mohammed AlQuraishi 表示：“該框架使整個(gè)醫(yī)療和生命科學(xué)行業(yè)的研究人員都能利用快速增長(zhǎng)的生物和化學(xué)數(shù)據(jù)集。這樣就能更輕松地發(fā)現(xiàn)和設(shè)計(jì)出精準(zhǔn)針對(duì)疾病分子特征的治療方法?！?/p>

BioNeMo 服務(wù)提供用于化學(xué)和生物學(xué)的 LLM

NVIDIA BioNeMo LLM 服務(wù)將為希望快速掌握數(shù)字化的生物學(xué)和化學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的 LLM 的開(kāi)發(fā)者提供四個(gè)預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型。這些模型針對(duì)推理進(jìn)行了優(yōu)化，并將通過(guò) NVIDIA DGX Foundry 上運(yùn)行的云端 API 提供搶先體驗(yàn)。

ESM-1：這一最初由 Meta AI Labs 發(fā)布的蛋白質(zhì) LLM 能夠處理氨基酸序列，最終生成用于預(yù)測(cè)各種蛋白質(zhì)特性和功能的表征。它還提高了科學(xué)家理解蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的能力。

OpenFold：這是由學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界共同成立的 Openfold 聯(lián)盟創(chuàng)建的 sota 蛋白質(zhì)建模工具，它將可以通過(guò) BioNeMo 服務(wù)提供其開(kāi)源 AI 工作流程。

MegaMolBART：這一基于 14 億分子訓(xùn)練而成的生成式化學(xué)模型可用于反應(yīng)預(yù)測(cè)、分子優(yōu)化和新分子的生成。

ProtT5：該模型是在慕尼黑工業(yè)大學(xué) RostLab 的帶領(lǐng)下合作開(kāi)發(fā)的，NVIDIA 也是該項(xiàng)目的參與者之一。PortT5 將 ESM-1b 等蛋白質(zhì) LLM 的功能擴(kuò)展到序列生成。

未來(lái)，使用 BioNeMo LLM 服務(wù)的研究人員將能夠通過(guò) fine-tuning 以及 p-tuning 等新技術(shù)，在幾小時(shí)內(nèi)完成 LLM 模型的自定義，提高應(yīng)用的準(zhǔn)確性。相比原來(lái)動(dòng)輒數(shù)百萬(wàn)個(gè)樣本的數(shù)據(jù)集，p-tuning 訓(xùn)練方法只需要包含幾百個(gè)樣本的數(shù)據(jù)集。

初創(chuàng)企業(yè)、研究人員和制藥公司

紛紛采用 NVIDIA BioNeMo

生物技術(shù)和制藥行業(yè)的專(zhuān)家正在采用 NVIDIA BioNeMo，為新藥研發(fā)提供支持。

阿斯利康和 NVIDIA 使用 Cambridge-1 超級(jí)計(jì)算機(jī)開(kāi)發(fā)了 BioNeMo LLM 服務(wù)中的 MegaMolBART 模型。這家全球生物制藥公司將使用 BioNeMo 框架，在涵蓋小分子和蛋白質(zhì)的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練一些全球最大的語(yǔ)言模型。該數(shù)據(jù)集日后還將涵蓋 DNA。

麻省理工學(xué)院和哈佛大學(xué)旗下博德研究所的研究人員正在與 NVIDIA 一起使用 BioNeMo 框架來(lái)開(kāi)發(fā)新一代 DNA 語(yǔ)言模型。這些模型將被整合至 Terra 中。Terra 是一個(gè)由博德研究所、微軟和 Verily 共同開(kāi)發(fā)的云平臺(tái)，生物醫(yī)學(xué)研究人員能夠通過(guò)該平臺(tái)，安全、大規(guī)模地共享、訪(fǎng)問(wèn)和分析數(shù)據(jù)。這些 AI 模型還將被添加到 BioNeMo 服務(wù)集中。

OpenFold 聯(lián)盟計(jì)劃使用 BioNeMo 框架來(lái)推進(jìn)其 AI 模型開(kāi)發(fā)工作。這些模型可根據(jù)氨基酸序列來(lái)預(yù)測(cè)分子結(jié)構(gòu)，并達(dá)到接近實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確性。

Peptone 專(zhuān)注于構(gòu)建固有無(wú)序蛋白質(zhì)（缺乏穩(wěn)定 3D 結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)）的模型。該公司正與NVIDIA 一起使用同樣作為 BioNeMo 基礎(chǔ)的 NeMo 框架來(lái)開(kāi)發(fā) ESM 模型版本。該項(xiàng)目計(jì)劃在 NVIDIA 的 Cambridge-1 超級(jí)計(jì)算機(jī)上運(yùn)行，將推動(dòng) Peptone 的新藥研發(fā)工作。

位于芝加哥的生物技術(shù)公司 Evozyne 將工程與深度學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合，致力于設(shè)計(jì)能夠解決長(zhǎng)期治療和可持續(xù)發(fā)展難題的新型蛋白質(zhì)。

Evozyne 聯(lián)合創(chuàng)始人兼計(jì)算主管 Andrew Ferguson 表示：“BioNeMo 框架使我們能夠在設(shè)計(jì)-構(gòu)建-測(cè)試周期內(nèi)，高效利用 LLM 的力量，基于數(shù)據(jù)進(jìn)行蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)。這將直接影響我們新型功能性蛋白的設(shè)計(jì)，并將在人類(lèi)健康和可持續(xù)發(fā)展方面得以應(yīng)用。”

NVIDIA 初創(chuàng)加速計(jì)劃成員、生物技術(shù)初創(chuàng)企業(yè) Peptone 的機(jī)器學(xué)習(xí)負(fù)責(zé)人 Istvan Redl 表示：“隨著大型語(yǔ)言模型在蛋白質(zhì)領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，高效訓(xùn)練 LLM 并快速調(diào)整模型架構(gòu)的能力變得非常重要。我們相信 BioNeMo 框架將滿(mǎn)足可擴(kuò)展性和快速實(shí)驗(yàn)這兩大工程方面的需求?！?/p>

審核編輯：湯梓紅