NVIDIA NIM Agent Blueprint 生成式AI虚拟筛选重塑目标分子识别
Benchling、Dotmatics、Terray、TetraScience 及 Cadence Molecular Sciences 将利用 NVIDIA NIM 微服务和 NIM Agent Blueprint，不断拓展药物研发的边界。为了推动生成式AI虚拟筛选更快速、更智慧，NVIDIA正式
Benchling、Dotmatics、Terray、TetraScience 及 Cadence Molecular Sciences 将利用 NVIDIA NIM 微服务和 NIM Agent Blueprint，不断拓展药物研发的边界。
为了推动生成式AI虚拟筛选更快速、更智慧，NVIDIA正式发布了NIM Agent Blueprint。这套创新方案的目标非常明确——大幅缩短救命药物的研发周期和成本，帮助患者尽早获得关键治疗。
与传统的固定数据库筛选方式不同，NIM Agent Blueprint采用生成式AI进行分子设计与预优化，从根本上改变了药物研发的底层逻辑，尤其在“苗头到先导”这一关键过渡阶段。研究人员因此能够更快地设计出更理想的候选分子。
NIM 与 NIM Agent Blueprint 是什么？
NVIDIA NIM 微服务作为一种模块化云原生组件，能够加速AI模型的部署与执行。借助这些微服务，研究人员可将先进AI模型无缝集成到工作流中，大幅提升复杂数据的处理效率。
而NIM Agent Blueprint则是一份详尽的操作指南，展示了这些微服务如何优化药物研发的关键阶段，例如苗头化合物识别、先导化合物优化等。
如何应用 NIM 与 NIM Agent Blueprint？
药物研发本身是一条复杂的链条，主要包括三个核心阶段：靶标识别、苗头化合物识别与先导化合物优化。在靶标识别阶段，研究人员需要确定哪个生物学靶点值得干预；苗头化合物识别阶段，则寻找可能与靶标结合的分子；到了先导化合物优化阶段，就需要着力改进这些分子的设计，使其更安全、更有效。
此次发布的NVIDIA NIM Agent Blueprint，全称为“用于加速药物研发的生成式虚拟筛选”，其核心任务是以更智能、更高效的方式识别和优化虚拟苗头化合物。
支撑这一工作流的是三个基础AI模型，其中AlphaFold2已集成至NVIDIA NIM微服务中。
AlphaFold2凭借在蛋白质结构预测方面的突破性成就而备受关注，现已作为NVIDIA NIM微服务的一项功能提供。
MolMIM是NVIDIA开发的生成模型，能够在生成分子的同时，优化多项关键属性，例如提高溶解性、降低毒性等。
DiffDock则是一款先进工具，能快速构建小分子与其蛋白靶标结合的模型。
这三个模型协同作用，使“苗头到先导”流程更流畅、效率更高。它们被打包到NVIDIA NIM微服务中——一种便携式容器——能够提升性能、缩短上市时间，并简化生成式AI模型在各种环境下的部署。
NIM Agent Blueprint将这些微服务整合成一个灵活、可扩展的生成式AI工作流，从根本上推动药物研发方式的变革。
目前，众多领先的计算药物研发与生物技术软件提供商，包括Benchling、Dotmatics、Terray、TetraScience、Cadence Molecular Sciences（OpenEye），均已在其计算机辅助药物研发平台中集成NIM Agent Blueprints。他们的目标高度一致：让“苗头到先导”阶段更快速、更智能，从而以更少的时间和成本锁定更多可行的候选药物。
全球专业服务公司埃森哲也在积极参与。他们将根据具体研发项目的需求，借助制药合作伙伴的反馈来优化分子生成步骤，并为MolMIM NIM提供参考，为NIM Agent Blueprint进行定制化调整。
此外，NIM Agent Blueprint所包含的NIM微服务不久将在AWS HealthOmics上提供——这是一款专为帮助客户编排生物分析而构建的服务，可进一步简化AI整合到现有药物研发工作流的过程。
AI 驱动药物研发变革
药物研发面临极高的风险与挑战。
一组数据清晰地反映了这一现状：研发一款新药的成本约为26亿美元，耗时10至15年，成功率却不足10%。
AI驱动的NVIDIA NIM Agent Blueprint为全球价值1.5万亿美元的制药市场带来了更智能的分子设计策略，制药公司因此能够降低研发成本并缩短周期。
NIM Agent Blueprint代表了传统方法的重大转变——它不再是从固定文库中大海捞针，而是根据目标治疗特性，利用生成式AI对分子进行预优化。
举例来说，分子生成模型MolMIM能够引导生成具备最佳药代动力学特性的分子，例如吸收率、蛋白质结合力、半衰期等。与以往的方法相比，这是显著的进步。
这种更智能的小分子设计策略，不仅提高了先导化合物优化的成功率，也加速了整个药物研发进程。
这一技术飞跃意味着未来患者将能获得更快、更具针对性的治疗方案。尤其是在成本飙升、人口老龄化等医疗健康挑战日益严峻的当下，它的价值不言而喻。
NVIDIA致力于利用加速计算领域的最新成果来支持研究人员，而这一Blueprint正是其为解决棘手药物研发问题所做出的有力举措。
访问 build.nvidia.com，立即下载基于生成式AI的虚拟筛选NIM Agent Blueprint，开启更高效药物研发之路。
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