? NVIDIA BioNeMo 平台应用：Evozyne 如何助力研究机构加速药物发现
在生物医药领域，药物研发一直面临着周期长、成本高、成功率低的挑战。传统方法往往需要耗费数年时间和数亿美元才能将一种新药推向市场，而 AI 技术的兴起正在改写这一现状。NVIDIA BioNeMo 平台作为 AI 驱动的药物研发利器，正与像 Evozyne 这样的创新企业携手，为药物发现带来革命性的突破。
? 技术基石：NVIDIA BioNeMo 的核心优势
NVIDIA BioNeMo 是 NVIDIA Clara Discovery 药物研发框架的重要组成部分，专为生物分子数据设计，支持蛋白质、DNA、RNA 和化学序列的处理。它基于 Nemo Megatron 框架，能够在超算规模下训练和部署大型生物分子语言模型，让研究人员能够从海量数据中挖掘新的生物学规律。
BioNeMo 提供了一系列预训练模型，如 ProtT5、MegaMolBART 和 AlphaFold2，这些模型经过优化，可直接用于分子生成、结构预测和相互作用分析。例如，ProtT5 作为蛋白质语言模型，能够理解氨基酸序列的 “语言”，预测蛋白质的功能和结构；MegaMolBART 则专注于小分子生成，可用于药物分子的优化和设计。
此外，BioNeMo 的训练效率堪称一绝。以 ESM-2 模型为例，使用 512 个 H100 GPU 训练 30 亿参数的模型仅需 3.5 天，而传统方法需要 30 天。这种效率的提升使得研究人员能够快速迭代模型，加速药物发现进程。
? Evozyne 的创新实践：Prot-VAE 模型的诞生
Evozyne 是一家专注于分子工程的生物技术公司，其核心目标是通过 AI 设计高性能蛋白质，解决医疗和可持续发展领域的挑战。与 NVIDIA 的合作让 Evozyne 如虎添翼，双方共同开发了基于 BioNeMo 的 Protein Transformer Variational AutoEncoder（Prot-VAE）模型。
Prot-VAE 结合了 Transformer 模型和变分自编码器（VAE），前者用于生成蛋白质序列，后者作为过滤器筛选出最具潜力的候选序列。这种组合让 Evozyne 能够在短时间内生成数百万个蛋白质变体，并从中选出性能优于天然酶的合成蛋白。
在实际应用中，Evozyne 利用 Prot-VAE 设计了两种具有重大潜力的蛋白质：一种用于治疗先天性疾病，另一种用于二氧化碳消耗以应对气候变化。令人惊喜的是，AI 生成的蛋白质在第一轮测试中就表现出与天然蛋白质相当的性能，证明了模型对自然设计规则的准确学习。
⏳ 效率革命：从数月到数周的跨越
传统的蛋白质工程方法，如定向进化，通常需要一次只改变几个氨基酸，耗时长达数月甚至数年。而 Evozyne 的 Prot-VAE 方法通过 BioNeMo 平台，能够在一轮设计中改变蛋白质中半数以上的氨基酸，相当于进行了数百次突变。
这种效率的提升不仅体现在设计速度上，还体现在模型训练周期的缩短。通过扩展到多个 GPU，Evozyne 将训练大型 AI 模型的时间从几个月缩短到一个星期，使得训练数十亿参数的模型成为可能。例如，他们训练的一个模型在迭代中仅用 51 个突变就将蛋白质功能提高了 2.5 倍，而序列相似性仍保持 85%。
? 行业影响：AI 驱动药物研发的新范式
BioNeMo 和 Evozyne 的合作不仅为单个项目带来突破，更推动了整个行业的范式转变。越来越多的研究机构和企业开始采用 AI 驱动的药物发现方法，以应对传统研发模式的局限性。
在虚拟筛选方面，BioNeMo 的 DiffDock 模型能够预测小分子与蛋白质的结合模式，帮助研究人员快速筛选出最具潜力的药物候选分子。例如，Receptor.AI 利用 BioNeMo 的云 API，将虚拟筛选的速度提升了 11.3 倍，显著降低了计算成本。
在基因组学领域，BioNeMo 的 DNABERT 模型能够分析 DNA 序列，预测基因突变的影响，为精准医疗提供支持。而 scBERT 模型则基于单细胞 RNA 测序数据，帮助研究人员识别细胞类型和功能，为疾病机制研究提供新视角。
? 未来展望：开源生态与更广阔的应用
2024 年，NVIDIA 推出了开源的 BioNeMo 框架，进一步降低了 AI 药物研发的门槛。这一框架整合了多个机构的贡献，包括 A-Alpha Bio、Dyno Therapeutics 等，提供了从数据加载到模型训练的全流程支持。例如，A-Alpha Bio 利用 BioNeMo 在 AWS 平台上实现了推理速度 12 倍的提升，并贡献了零样本蛋白质设计的代码。
对于 Evozyne 而言，未来的目标是进一步扩大其 AI 生成平台的应用范围，不仅聚焦于药物开发和碳捕获，还计划开发基因编辑器和调节免疫反应的酶产品。随着融资的到位，他们将有更多资源推动这些创新项目的落地。
结语
NVIDIA BioNeMo 平台与 Evozyne 的合作，展示了 AI 在药物发现领域的巨大潜力。通过高效的模型训练、精准的分子设计和快速的实验验证，AI 正在将药物研发从 “大海捞针” 转变为 “精准制导”。随着技术的不断进步和开源生态的完善，我们有理由相信，AI 将加速更多突破性疗法的诞生，为人类健康和可持续发展带来新的希望。
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