Nvidia совместно с Anthropic интегрировала BioNeMo Agent Toolkit в Claude Science, что позволяет использовать его для предсказания структуры белков с помощью многосеквенциального выравнивания. Это сотрудничество оптимизирует процессы научных исследований в сфере бионаук и лекарственной разработки.
Что такое BioNeMo
BioNeMo — это набор инструментов от Nvidia, который упаковывает более десяти лет научных разработок и библиотек в одну платформу. Теперь ученые получат возможность запускать сложные модели предсказаний структуры белка, упрощая взаимодействие с современными AI-агентами. Это делает исследовательские работы более доступными и результативными.
Технические детали интеграции
При тестировании моделей OpenFold3 и Boltz-2 на предсказаниях структуры белков, как показали внутренние бенчмарки, точность предсказаний с использованием многосеквенциального выравнивания (MSA) составила 0,85 и 0,82 соответственно. Без MSA эти показатели упали до 0,14 и 0,19, что подчеркивает критическую важность эволюционного выравнивания для предсказания интерфейсов.
Интеграция BioNeMo в среду Claude Science обеспечивает возможность запускать NIM-сервисы для предсказания структур белков на GPU, что делает процессы работы с данными более эффективными и быстрыми. Для этого сценария требуется около 700 ГБ дискового пространства: основную часть занимает база UniRef30 для msa-search NIM, а контейнеры Boltz-2 и OpenFold3 добавляют еще 30–40 ГБ.
Как это повлияет на научное сообщество
Для российских исследовательских групп это значит, что они могут значительно ускорить свои исследования в области молекулярной биологии и фармакологии. С увеличением точности научных вычислений и предложением инструментов для работы с данными, будет проще находить новые решения и развивать успешные исследовательские проекты.
Следующий шаг для ученых — это активное использование BioNeMo для расширения спектра исследований в других областях, таких как геномика и химия. Интересно, какие новые результаты смогут получить команды на базе этой технологии в скором времени.