Líderes de Saúde e Ciências Biológicas Desenvolvem com a NVIDIA para Avançar na Descoberta de Medicamentos e Ampliar o Cuidado ao Paciente

A NVIDIA anunciou colaborações com importantes organizações globais de saúde e pesquisa. O objetivo é avançar o design de proteínas, inclusive com o RFD4-Proteina, um modelo aberto recém-lançado. As colaborações também buscam acelerar a descoberta de medicamentos e trazer mais precisão ao tratamento do câncer.

Pesquisadores de ciências da vida precisam explorar vastos espaços de design biológico. Eles também buscam encurtar o ciclo entre o design computacional e os testes em laboratório para descobrir novos medicamentos. As equipes de oncologia enfrentam um desafio diferente: transformar dados complexos de imagem e de tratamento em planos precisos para cada paciente.

Os modelos abertos, a computação acelerada e a inteligência física da NVIDIA podem ajudar especialistas a avaliar mais possibilidades com mais rapidez. Isso vale desde o design de novas proteínas até o planejamento de radioterapia adaptativa.

"A IA agêntica e a IA física estão abrindo novas possibilidades na medicina. Elas vão do design de proteínas e laboratórios autônomos até a melhoria do tratamento personalizado do câncer", disse Kimberly Powell, vice-presidente de saúde da NVIDIA. "Junto com líderes de saúde e ciências da vida, estamos acelerando a descoberta científica e promovendo um cuidado mais preciso e acessível em todo o mundo."

NVIDIA e o Institute for Protein Design da UW apresentam o RFD4-Proteina

As proteínas são ferramentas moleculares que realizam muitas das tarefas essenciais da vida. Projetar novas versões delas pode abrir caminhos para novos medicamentos, diagnósticos e aplicações industriais. No entanto, encontrar uma proteína capaz de exercer uma função projetada exige buscar em uma imensa gama de designs possíveis.

A NVIDIA e o UW Medicine Institute for Protein Design estão lançando o RFD4-Proteina, um novo modelo aberto do NVIDIA BioNeMo™ que combina design programável de proteínas com recursos de busca.

O modelo gera designs de proteínas direcionados. Isso permite que cientistas e agentes busquem e refinem designs usando entradas moleculares, restrições e objetivos de pontuação. Entre as aplicações possíveis estão proteínas projetadas para interromper processos de doenças ou detectar sinais de doenças em exames diagnósticos.

Nos testes relatados no rascunho da pesquisa, o RFD4-Proteina obteve taxas de sucesso de design computacional e vazão de geração maiores que as das referências avaliadas. Isso ocorreu em quatro conjuntos de benchmarks: ligação a proteínas, ligação a moléculas pequenas, andaimes (scaffolds) de enzimas e ligação ao DNA. O modelo ajuda pesquisadores a explorar e priorizar candidatos para testes em laboratório. Nesses testes, os experimentos mostram como um design se comporta nas condições testadas.

"Estamos saindo de uma era de descobrir as proteínas que a natureza criou para uma em que podemos projetar proteínas totalmente novas", disse David Baker, Nobel de Química de 2024 e diretor do Institute for Protein Design da Universidade de Washington. "O RFD4-Proteina amplia o que os cientistas podem criar. Isso vai de proteínas que podem avançar a descoberta de medicamentos a enzimas que degradam pesticidas. Tornar o modelo aberto permitirá que pesquisadores do mundo todo desenvolvam a partir dessas capacidades e busquem soluções que antes estavam fora de alcance."

O RFD4-Proteina já está disponível por meio de parceiros como Amazon Bio Discovery, Claude Science da Anthropic, Benchling, Databricks, Google Cloud, Hugging Face, Nebius, OpenAI e Tamarind Bio. Assim, pesquisadores e desenvolvedores podem integrar o modelo aberto de design de proteínas a fluxos de trabalho de agentes, de nuvem e de computação científica.

Siemens Healthineers avança no tratamento do câncer com a NVIDIA

A Siemens Healthineers e a NVIDIA estão colaborando para desenvolver a próxima geração da radioterapia adaptativa com inteligência agêntica e robótica. Elas combinam experiência em imagem e oncologia com computação acelerada e simulação, para simplificar fluxos de trabalho e ampliar o acesso ao tratamento.

Estima-se que, até 2050, cerca de 35 milhões de pessoas em todo o mundo sejam diagnosticadas com câncer a cada ano. As equipes de saúde enfrentam uma pressão crescente para oferecer tratamento preciso e personalizado, com capacidade limitada de especialistas. Maior eficiência pode ajudar a ampliar o acesso ao cuidado. Ao mesmo tempo, ela mantém a precisão necessária para entregar as doses prescritas aos tumores e proteger os tecidos saudáveis ao redor.

A Siemens Healthineers trabalha com a NVIDIA para desenvolver ainda mais a radioterapia adaptativa. Para isso, usa co-planejamento agêntico, simulação específica para cada paciente e computação em tempo real. Os modelos de base abertos NVIDIA Nemotron™ estão sendo avaliados para viabilizar o co-planejamento agêntico. O objetivo é ajudar oncologistas a avaliar e refinar estratégias de tratamento personalizadas. Esses modelos poderiam ser combinados com o cálculo de dose acelerado por NVIDIA CUDA®, para simulação rápida específica para cada paciente. Também poderiam ser combinados com a plataforma NVIDIA Holoscan, que conecta dados de sensores ao vivo com IA e simulação para apoiar o tratamento adaptativo.

"A radioterapia adaptativa se baseia em um único princípio: o tratamento deve se adaptar ao paciente, e não o contrário", disse Arthur Kaindl, chefe da Varian, o negócio de tratamento do câncer da Siemens Healthineers. "Fizemos avanços importantes em precisão e adaptação, mais recentemente com o lançamento do sistema Accela. Nossa colaboração com a NVIDIA se baseia nesse progresso. Ela explora como a IA e a computação em tempo real podem dar aos médicos mais rapidez e percepção para tomar decisões informadas, adaptar o tratamento com mais confiança e oferecer cuidado personalizado a mais pacientes."

Agentes científicos impulsionam a descoberta e o desenvolvimento de medicamentos

As ciências da vida são uma das fronteiras científicas mais importantes do mundo. O investimento global em P&D científico chega a US$ 3,8 trilhões, e os orçamentos anuais da indústria farmacêutica se aproximam de US$ 300 bilhões.

Agentes científicos e laboratórios autônomos podem ajudar a transformar mais desse investimento em evidências, conhecimento e, por fim, novos tratamentos. Eles fazem isso conectando design, experimentação e aprendizado em um ciclo contínuo.

Para acelerar a descoberta e liberar os cientistas para o trabalho que só eles podem fazer, empresas de pesquisa e de tecnologia laboratorial estão usando o NVIDIA BioNeMo. Trata-se de uma plataforma aberta de desenvolvimento que viabiliza biologia e descoberta de medicamentos orientadas por IA. Elas a usam junto com o Nemotron e outras tecnologias da NVIDIA para desenvolver agentes científicos, além de modelos e ferramentas especializados. Esses agentes conectam o design de medicamentos, os dados científicos e os fluxos de trabalho de laboratório:

• Benchling está embasando agentes em dados experimentais, contexto de pesquisa e fluxos de trabalho científicos conectados.

• Biolevate está conectando dados biológicos, ferramentas científicas especializadas e raciocínio agêntico na descoberta e no desenvolvimento de medicamentos.

• Boltz está desenvolvendo modelos e ferramentas especializados que agentes científicos podem usar para prever estruturas moleculares e para projetar e avaliar candidatos. Também está apresentando em primeira mão um agente científico que planeja fluxos de trabalho, aplica os modelos certos e interpreta resultados para orientar o próximo experimento.

• Automata está conectando agentes científicos à infraestrutura de laboratório automatizado. Assim, eles podem iniciar experimentos e capturar resultados estruturados e contextualizados por meio de fluxos de trabalho.

• O co-cientista de IA da Genedata coordenará o design e o teste de proteínas na fundição de design de proteínas (protein design foundry) do laboratório autônomo da Danaher. O fluxo de trabalho incorporará o RFD4-Proteina e ajudará cientistas a usar resultados experimentais para orientar a próxima rodada de designs.

• Hologen está combinando seus grandes modelos de medicina com o NVIDIA Nemotron para criar cientistas clínicos de IA. Eles ajudam pesquisadores a transformar dados de imagem e dados clínicos em percepções sobre os desfechos dos pacientes, para embasar o desenho de ensaios clínicos.

• Therna Biosciences está usando o raciocínio de grandes modelos de linguagem para conectar evidências experimentais e o design de medicamentos de RNA. Isso ajuda cientistas a transformar percepções biológicas em candidatos terapêuticos.

  
  

Modelos abertos da NVIDIA agilizam operações hospitalares e ampliam o acesso a cuidados especializados

Os sistemas de saúde da Europa buscam ampliar o acesso a cuidados especializados e reduzir as demandas administrativas sobre equipes de saúde já sobrecarregadas.

Avelios, Corti, Dedalus, Dawn Health e Sword também estão desenvolvendo com o NVIDIA Nemotron. Suas soluções vão de escribas de IA e cuidado clínico assistido por IA a serviços personalizados de apoio ao paciente.

A PolyAI está desenvolvendo com o NVIDIA Agent Toolkit para agilizar o caminho até o atendimento. Ela faz isso por meio de sua implantação de diálogo multilíngue com a Corilus, fornecedora de software médico cuja rede abrange mais de 70.000 profissionais de saúde na Bélgica e na França.

Apian e VitVio estendem isso ao mundo físico. Elas usam os modelos de mundo NVIDIA Cosmos™ e as bibliotecas NVIDIA Omniverse™ para criar gêmeos digitais que monitoram e melhoram as operações hospitalares.