蛋白质结合剂设计

药物发现中的蛋白质结合剂设计面临着巨大挑战，例如蛋白质结构种类繁多以及与实验方法相关的高昂成本和用时。这些蛋白质结合剂旨在选择性地与特定蛋白质标靶进行交互，对于开发新疗法、诊断工具和生物技术应用至关重要。

科学家现在可以利用加速计算和生物分子生成式 AI 模型更有效地探索复杂蛋白质空间。这些技术能够快速生成新型蛋白质设计，以与靶向蛋白质相结合。通过优先考虑具有最大成功潜力的候选蛋白质并更深入地了解潜在的构效关系，这种方法可大大减少以往所需的时间和成本。

利用 NVIDIA 的加速计算和药物发现 AI 平台 BioNeMo™，研究人员和应用开发者能够：

• 定制和部署 AI 模型，用于预测 3D 蛋白质结构、生成全新的受控蛋白质设计并预测蛋白质复合物形成。
• 通过 NVIDIA NIMTM API 访问预训练模型以加速推理。
• 在任何云或本地部署计算基础设施上使用便携式 NIM 部署来灵活测试和构建企业级生成式 AI 工作流。