生物科技公司必看：Evozyne 如何通过 NVIDIA BioNeMo 降低研发成本？
在生物科技领域，研发成本高、周期长一直是困扰企业的难题。传统的蛋白质工程设计方法，比如定向进化，不仅速度慢，而且效率低，往往一次只能改变几个氨基酸序列。不过，随着人工智能技术的发展，这种情况正在发生改变。Evozyne 这家初创企业就通过与 NVIDIA 合作，利用 NVIDIA BioNeMo 平台，成功降低了研发成本，提高了研发效率。
? 传统生物研发的痛点
在传统的生物研发中，药物开发通常从识别疾病的生物靶点开始，然后筛选可能与其相互作用的分子。这个过程不仅耗时，而且成本高昂。以蛋白质工程设计为例，定向进化方法需要进行大量的实验试错，一次只能改变几个氨基酸序列，研发周期可能长达数月甚至数年。而且，实验过程中还需要消耗大量的人力、物力和财力。
此外，传统研发方法还面临数据处理复杂、人才短缺等问题。随着生物数据的爆炸式增长，如何高效地处理和分析这些数据成为了一大挑战。同时，具备生物学和计算机科学双重背景的复合型人才也十分稀缺，这也限制了生物科技企业的发展。
? NVIDIA BioNeMo 的核心优势
NVIDIA BioNeMo 是一个专为生物分子建模和序列生成设计的框架，属于 NVIDIA 超级计算和 AI 驱动药物发现的关键平台之一。它具有以下核心优势：
1. 强大的计算能力
NVIDIA BioNeMo 基于 NVIDIA 的 GPU 技术，能够提供强大的计算能力。通过将工作扩展到多个 GPU，Evozyne 成功将训练大型 AI 模型的时间从几个月缩短到了一个星期。这使得他们能够训练出原本不可能训练出的模型，比如一些有数十亿可训练参数的模型。
2. 高效的模型训练
BioNeMo 框架采用模块化设计，可将数据加载器等组件轻松集成到现有工作流中，并开放社区贡献。在 256 个 NVIDIA A100 GPU 上，BioNeMo 框架能在 4.2 天内训练一个包含 30 亿参数的 BERT 型 pLM 模型，处理超过一万亿个标记，比基线方法快一倍。
3. 精准的蛋白质设计
BioNeMo 使用蛋白质语言模型预测结构，能够生成高质量的蛋白质序列。Evozyne 联合创始人 Andrew Ferguson 表示，AI 模型第一轮产出的合成蛋白质就像自然生成的蛋白质一样，说明该模型已经学会了自然界的设计规则。与传统的定向进化方法相比，Evozyne 的方法只通过一轮，就能改变一个蛋白质中半数乃至以上的氨基酸，相当于进行了数百次的突变。
? Evozyne 的实际应用案例
Evozyne 是一家专注于酶工程和合成生物学的初创企业。他们通过与 NVIDIA 合作，利用 BioNeMo 平台，成功开发出了两种在医疗和清洁能源领域具有重大潜力的蛋白质。
1. 医疗领域的突破
Evozyne 使用 BioNeMo 设计了新的蛋白质来治疗苯丙酮尿症。苯丙酮尿症是一种罕见的疾病，其特征是氨基酸苯丙氨酸水平升高。实验室测试最终证明，一些 AI 开发的蛋白质变体比自然形式更有效。这一成果不仅为苯丙酮尿症的治疗提供了新的思路，也展示了 AI 在药物研发中的巨大潜力。
2. 清洁能源的探索
除了医疗领域，Evozyne 还利用 BioNeMo 开发了一种能够消耗二氧化碳的蛋白质。这种蛋白质可以帮助减少全球变暖，为清洁能源领域的发展做出了贡献。
? 成本降低的具体数据
通过使用 NVIDIA BioNeMo，Evozyne 显著降低了研发成本。具体来说，他们的研发周期从几个月缩短到了一个星期，这意味着人力、物力和财力的大幅节省。此外，BioNeMo 允许以非常低的成本运行任务，生成数百万序列仅需几秒钟。
虽然具体的成本节省数据没有公开，但可以想象，这种效率的提升对于生物科技企业来说是多么重要。在传统的研发模式下，企业需要投入大量的资源进行实验试错，而现在，通过 AI 技术，他们可以更加高效地进行研发，降低成本，提高成功率。
? 未来生物科技的趋势
随着人工智能技术的不断发展，生物科技领域正在迎来一场变革。《自然》预测，2025 年生物基础模型将更加强大，结合大语言模型和机器人技术，推动自驱动实验室的发展。英伟达也在 JPM 2025 大会上宣布，将与多家机构合作，加速人工智能技术在医疗行业的应用。
对于生物科技企业来说，拥抱 AI 技术已经成为了必然趋势。NVIDIA BioNeMo 这样的平台不仅能够帮助企业降低研发成本，提高研发效率，还能够推动行业的创新和发展。未来，随着 AI 技术的不断进步，生物科技领域有望迎来更多的突破和创新。
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