Rongchai Wang
20 de febrero de 2025 15:31

Protai avanza el descubrimiento de fármacos mediante la integración de Nvidia NIM con alfafold y proteómica, optimizando las predicciones de la estructura de proteínas para la medicina de precisión.

En un avance significativo para el campo del descubrimiento de fármacos, Protai, miembro del programa de inicio de Nvidia, está utilizando tecnologías de vanguardia para mejorar las predicciones de la estructura de proteínas. Al integrar los avances como los microservicios de Alfafold y Nvidia NIM, Protai tiene como objetivo revolucionar cómo las empresas biotecnológicas e instituciones de investigación abordan el estudio de las estructuras de proteínas, según Nvidia.

Enfoque innovador para la predicción de la estructura de proteínas

La plataforma de Protai aprovecha la proteómica de espectrometría de masas junto con modelos de IA generativos para desarrollar soluciones de medicina de precisión. Esta integración es fundamental para capturar los cambios estructurales entre los diferentes estados de proteínas, lo que facilita las predicciones más precisas para mecanismos de acción específicos. El enfoque de la compañía va más allá de las conformaciones de proteínas individuales, centrándose en la naturaleza dinámica de las proteínas que pueden asumir múltiples formas dependiendo de los factores ambientales.

Mejorar las predicciones con NVIDIA NIM

Para acelerar la inferencia de IA, PROTAI ha adoptado microservicios nvidia nim. Estos servicios están diseñados para modelos optimizados de biología generativa de IA, lo que permite a Protai lograr un mayor rendimiento y una latencia reducida en las predicciones de la estructura de proteínas. Esta sinergia tecnológica permite a Protai hacer avances significativos en el descubrimiento de fármacos al proporcionar predicciones precisas y escalables.

Estudio de caso: complejo de proteínas H3-H4

Las capacidades de Protai se ejemplificaron en su trabajo para predecir la estructura del complejo de proteína H3-H4, crucial para la accesibilidad y estabilidad del ADN. Utilizando Alphafold2-Multimer NIM, Protai generó una predicción estructural que representaba visualmente niveles de confianza. La integración de los datos de espectrometría de masas de reticulación (XL-MS) refinaron aún más estas predicciones, ofreciendo anclajes experimentales que validan o revelan nuevos estados de proteínas potenciales.

Despliegue escalable con nvidia nim

El despliegue de Protai de Alfafold-Multimer con NVIDIA NIM permite predicciones escalables y optimizadas, esenciales para manejar la naturaleza compleja de las interacciones proteicas. El uso de los contenedores de inferencia preptimizados de NVIDIA garantiza un rendimiento de primer nivel, ya sea en los entornos de la nube o en los entornos en la nube. Esta configuración facilita el procesamiento paralelo de múltiples complejos de proteínas, reduciendo significativamente el tiempo de predicción, especialmente para grandes complejos.

El innovador flujo de trabajo de Protai, que combina la predicción estructural con datos experimentales únicos, ejemplifica el potencial de la IA en el avance del descubrimiento de fármacos. Al aprovechar la infraestructura de IA de NVIDIA, Protai ha abierto nuevas fronteras en medicina de precisión, mejorando nuestra comprensión de las interacciones proteicas y sus implicaciones para el desarrollo terapéutico.

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