四川
近日，英偉達聯合 EMBL-EBI、Google DeepMind 及首爾國立大學發布史上最大開源蛋白質復合體數據庫。
該數據庫包含170萬個蛋白質復合體結構，現在向全世界的科學家免費開放，有望成為新藥研發和疾病研究的關鍵基礎設施。
該數據集基于AlphaFold-Multimer生成，利用英偉達 H100 GPU 集群，完成蛋白質組規模的同源 / 異源蛋白復合物結構預測，大幅擴充 AFDB 數據庫。
這也是首次在 AFDB 提供高可信度蛋白復合物結構，支撐系統生物學、藥物研發、蛋白質生成建模等下游應用。
經過測算，加速后的OpenFold（集成 TensorRT 與 cuEquivariance），預測精度與 ColabFold 相當，速度顯著提升。
近年來，英偉達加強了對生命科學基礎模型和數據基礎的投入。
今年1月，英偉達和禮來達成一項重磅合作。雙方未來5年將共同投資10億美元，共建全球首個"AI藥物共創實驗室"，以提升藥物發現水平。
標志著英偉達的直接參與定義AI制藥的未來研發范式——通過構建融合頂尖計算、AI模型與自動化機器人的一體化實驗室，試圖系統性攻克藥物研發的難題。
不久前， 英偉達 發布了一款蛋白質 模型Protein-Complexa。
英偉達稱，這是當前最先進的蛋白質開源基礎模型，它一步就能生成蛋白質的序列和原子級結構，開箱即用。
研發團隊做了史上最大規模的濕試驗驗證。針對127 靶點中，86個達到命中，91.2%為靶點特異性。單個蛋白質下，命中率高達63.5%， 且有皮摩爾級親和力，有望直接成藥。
從最大蛋白復合物數據庫的開源，到一步生成原子級結構的基礎模型，再到 AI 藥物共創實驗室的落地，英偉達正將生命科學的探索從單點突破推向體系化革新。
—The End—
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