Zusammenfassung:
- NVIDIA und das UW Medicine Institute for Protein Design stellen RFD4-Proteina vor, ein neues offenes Modell, das programmierbares Proteindesign mit Suchfunktionen kombiniert und neue Möglichkeiten in der Biologie eröffnet.
- Siemens Healthineers treibt die nächste Generation der adaptiven Strahlentherapie voran und nutzt Intelligenz von NVIDIA, um mit agentenbasierter Co-Planung, patientenspezifischer Simulation und robotischer Steuerung den Zugang zu lebensrettender Krebsbehandlung zu verbessern.
- Automata, Benchling, Biolevate, Boltz, Danaher, Hologen und Therna Biosciences nutzen die offene Plattform NVIDIA BioNeMo, um wissenschaftliche Agenten zu entwickeln, die Wirkstoffdesign, autonome Labore und biologische Forschung miteinander verbinden. Dadurch gelangen Forschende schneller von der Hypothese zum Experiment.
GTC Berlin – NVIDIA hat heute Kooperationen mit führenden internationalen Organisationen aus Gesundheitswesen und Forschung bekannt gegeben. Ziel ist es, das Proteindesign voranzutreiben – unter anderem durch das neu veröffentlichte offene Modell RFD4-Proteina –, die Wirkstoffforschung zu beschleunigen und die Krebsbehandlung präziser zu gestalten.
Forschende in den Life Sciences müssen umfangreiche biologische Designräume durchsuchen und streben an, den Zyklus zwischen computergestütztem Design und Labortests zu verkürzen, um neue Arzneimittel zu entdecken. Onkologische Behandlungsteams stehen vor einer anderen Herausforderung: Sie müssen komplexe Bildgebungs- und Behandlungsdaten in präzise Pläne für jede einzelne Patientin und jeden einzelnen Patienten umsetzen.
Offene Modelle, beschleunigtes Computing und physische Intelligenz von NVIDIA können Fachleute dabei unterstützen, mehr Möglichkeiten in kürzerer Zeit zu bewerten – vom Design neuer Proteine bis zur Planung adaptiver Strahlentherapien.
„Agentenbasierte und physische KI eröffnen neue Möglichkeiten in der gesamten Medizin – vom Design von Proteinen über den Betrieb autonomer Labore bis hin zur Verbesserung der personalisierten Krebsbehandlung“, sagte Kimberly Powell, Vice President of Healthcare bei NVIDIA. „Gemeinsam mit führenden Unternehmen aus dem Gesundheitswesen und den Life Sciences beschleunigen wir wissenschaftliche Entdeckungen und fördern weltweit eine präzisere und zugänglichere Versorgung.“
NVIDIA und das UW Institute for Protein Design stellen RFD4-Proteina vor
Proteine sind molekulare Werkzeuge, die viele lebenswichtige Aufgaben erfüllen. Das Design neuer Varianten könnte Wege zu neuen Arzneimitteln, Diagnostika und industriellen Anwendungen eröffnen. Um jedoch ein Protein zu finden, das eine vorgesehene Funktion erfüllen kann, muss ein enormes Spektrum möglicher Designs durchsucht werden.
NVIDIA und das UW Medicine Institute for Protein Design stellen RFD4-Proteina vor, ein neues offenes Modell von NVIDIA BioNeMo™, das programmierbares Proteindesign mit Suchfunktionen kombiniert.
Das Modell generiert zielgerichtete Proteindesigns und ermöglicht es Forschenden und Agenten, Designs anhand molekularer Eingaben, Randbedingungen und Bewertungsziele zu durchsuchen und zu verfeinern. Zu den möglichen Anwendungen zählt das Design von Proteinen, die Krankheitsprozesse unterbrechen oder Anzeichen von Krankheiten in diagnostischen Tests erkennen.
In den im Forschungsentwurf dokumentierten Tests erzielte RFD4-Proteina in vier Benchmark-Suites – Proteinbindung, Bindung kleiner Moleküle, Enzym-Scaffolding und DNA-Bindung – höhere computergestützte Design-Erfolgsraten und einen höheren Generierungsdurchsatz als die bewerteten Vergleichsmodelle. Das Modell unterstützt Forschende dabei, Kandidaten für Labortests zu untersuchen und zu priorisieren. In diesen Tests wird experimentell ermittelt, wie sich ein Design unter den geprüften Bedingungen verhält.
„Wir bewegen uns von einer Ära, in der wir die von der Natur hervorgebrachten Proteine entdecken, hin zu einer Ära, in der wir völlig neue Proteine designen können“, sagte David Baker, Nobelpreisträger für Chemie 2024 und Direktor des Institute for Protein Design an der University of Washington. „RFD4-Proteina erweitert das, was Forschende erschaffen können – von Proteinen, die die Wirkstoffforschung voranbringen könnten, bis hin zu Enzymen, die Pestizide abbauen. Durch die offene Bereitstellung des Modells können Forschende weltweit auf diesen Fähigkeiten aufbauen und Lösungen verfolgen, die bislang außer Reichweite lagen.“
RFD4-Proteina ist ab sofort über Partner wie Amazon Bio Discovery, Claude Science von Anthropic, Benchling, Databricks, Google Cloud, Hugging Face, Nebius, OpenAI und Tamarind Bio verfügbar. Damit können Forschende sowie Entwicklerinnen und Entwickler das offene Proteindesign-Modell in Agenten-, Cloud- und wissenschaftliche Computing-Workflows integrieren.
Siemens Healthineers treibt mit NVIDIA die Krebsversorgung voran
Siemens Healthineers und NVIDIA arbeiten gemeinsam an der Entwicklung der nächsten Generation der adaptiven Strahlentherapie mit agentenbasierter und robotischer Intelligenz. Dabei wird Expertise in Bildgebung und Onkologie mit beschleunigtem Computing und Simulation kombiniert, um Arbeitsabläufe zu vereinfachen und den Zugang zur Versorgung zu erweitern.
Prognosen zufolge werden bis 2050 weltweit jährlich rund 35 Millionen Menschen eine Krebsdiagnose erhalten. Behandlungsteams stehen unter wachsendem Druck, präzise und personalisierte Therapien bereitzustellen und gleichzeitig mit begrenzten fachärztlichen Kapazitäten umzugehen. Eine höhere Effizienz kann dazu beitragen, den Zugang zur Versorgung zu erweitern und zugleich die Präzision zu wahren, die erforderlich ist, um die verordneten Dosen an Tumore abzugeben und das umliegende gesunde Gewebe zu schützen.
Siemens Healthineers arbeitet mit NVIDIA an der Weiterentwicklung der adaptiven Strahlentherapie durch agentenbasierte Co-Planung, patientenspezifische Simulation und Echtzeit-Computing. Offene Foundation-Modelle von NVIDIA Nemotron™ werden für den Einsatz in der agentenbasierten Co-Planung untersucht, mit dem Ziel, Onkologen bei der Bewertung und Verfeinerung personalisierter Behandlungsstrategien zu unterstützen. Die Modelle könnten anschließend mit einer durch NVIDIA CUDA® beschleunigten Dosisberechnung für schnelle patientenspezifische Simulationen sowie mit der NVIDIA Holoscan-Plattform kombiniert werden, um Live-Sensordaten mit KI und Simulation zu verbinden und so eine adaptive Behandlung zu unterstützen.
„Die adaptive Strahlentherapie beruht auf einem einzigen Prinzip: Die Behandlung sollte sich an den Patienten anpassen, nicht umgekehrt“, sagte Arthur Kaindl, Leiter von Varian, dem Krebsversorgungsgeschäft von Siemens Healthineers. „Wir haben wichtige Fortschritte bei Präzision und Anpassung erzielt – zuletzt mit der Markteinführung des Accela-Systems. Unsere Zusammenarbeit mit NVIDIA baut auf diesen Fortschritten auf und untersucht, wie KI und Echtzeit-Computing Klinikern mehr Geschwindigkeit und Erkenntnisse verschaffen könnten, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die Behandlung mit größerer Sicherheit anzupassen und mehr Patienten eine personalisierte Versorgung zu bieten.“
Wissenschaftliche Agenten treiben die Arzneimittelforschung und -entwicklung voran
Die Life Sciences zählen zu den bedeutendsten wissenschaftlichen Forschungsfeldern weltweit: Die globalen Ausgaben für wissenschaftliche Forschung und Entwicklung erreichen 3,8 Billionen US-Dollar, und die jährlichen Budgets der Pharmaindustrie nähern sich 300 Milliarden US-Dollar.
Wissenschaftliche Agenten und autonome Labore können dazu beitragen, einen größeren Teil dieser Investitionen in Evidenz, Erkenntnisse und letztlich neue Therapien umzuwandeln, indem sie Design, Experimente und Lernen in einem kontinuierlichen Kreislauf miteinander verbinden.
Um die Forschung zu beschleunigen und Wissenschaftlern Freiraum für Aufgaben zu verschaffen, die nur sie erledigen können, nutzen Unternehmen aus den Bereichen Forschung und Labortechnologie NVIDIA BioNeMo – eine offene Entwicklungsplattform für KI-gestützte Biologie und Arzneimittelforschung – zusammen mit Nemotron und weiteren NVIDIA-Technologien. Damit entwickeln sie wissenschaftliche Agenten sowie spezialisierte Modelle und Tools, die Arzneimitteldesign, wissenschaftliche Daten und Laborabläufe miteinander verbinden:
- Benchling verankert Agenten in experimentellen Daten, Forschungskontext und vernetzten wissenschaftlichen Arbeitsabläufen.
- Biolevate verbindet biologische Daten, spezialisierte wissenschaftliche Tools und agentenbasiertes Reasoning über die gesamte Arzneimittelforschung und -entwicklung hinweg.
- Boltz entwickelt spezialisierte Modelle und Tools, die wissenschaftliche Agenten nutzen können, um molekulare Strukturen vorherzusagen sowie Kandidaten zu entwerfen und zu bewerten. Darüber hinaus stellt das Unternehmen eine Vorabversion eines wissenschaftlichen Agenten vor, der Arbeitsabläufe plant, die geeigneten Modelle anwendet und Ergebnisse interpretiert, um das nächste Experiment zu steuern.
- Automata verbindet wissenschaftliche Agenten mit automatisierter Laborinfrastruktur, sodass diese Experimente einleiten und strukturierte, kontextbezogene Ergebnisse über Arbeitsabläufe erfassen können.
- Der AI-Co-Scientist von Genedata wird Proteindesign und -tests in der Protein-Design-Foundry innerhalb des autonomen Labors von Danaher koordinieren. Der Arbeitsablauf wird RFD4-Proteina einbinden und Wissenschaftlern dabei helfen, experimentelle Ergebnisse zur Steuerung der nächsten Designrunde zu nutzen.
- Hologen kombiniert seine Large Medicine Models mit NVIDIA Nemotron, um klinische KI-Wissenschaftler zu entwickeln, die Forschern helfen, Bild- und klinische Daten in Erkenntnisse über Behandlungsergebnisse von Patienten umzuwandeln und so das Design klinischer Studien zu unterstützen.
- Therna Biosciences nutzt das Reasoning großer Sprachmodelle, um experimentelle Evidenz und das Design von RNA-Arzneimitteln miteinander zu verbinden, und hilft Wissenschaftlern so, biologische Erkenntnisse in therapeutische Kandidaten umzusetzen.
Offene Modelle von NVIDIA optimieren den Krankenhausbetrieb und erweitern den Zugang zu spezialisierter Versorgung
Gesundheitssysteme in ganz Europa arbeiten daran, den Zugang zu spezialisierter Versorgung zu erweitern und zugleich den Verwaltungsaufwand für ohnehin stark ausgelastete Behandlungsteams zu verringern.
Avelios, Corti, Dedalus, Dawn Health und Sword bauen ebenfalls auf NVIDIA Nemotron auf und unterstützen damit Anwendungen von KI-Schreibassistenten und KI-gestützter klinischer Versorgung bis hin zu personalisierten Unterstützungsangeboten für Patienten.
PolyAI baut auf dem NVIDIA Agent Toolkit auf, um den Weg zur Versorgung durch die Bereitstellung mehrsprachiger Dialogsysteme mit dem Medizinsoftwareanbieter Corilus zu beschleunigen, dessen Netzwerk mehr als 70.000 Fachkräfte im Gesundheitswesen in Belgien und Frankreich umfasst.
Apian und VitVio übertragen diesen Ansatz in die physische Welt und nutzen NVIDIA Cosmos™-Weltmodelle sowie NVIDIA Omniverse™-Bibliotheken, um digitale Zwillinge zu entwickeln, die den Krankenhausbetrieb überwachen und verbessern.
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