NVIDIA تكشف عن نموذج مفتوح لتصميم البروتينات RFD4-Proteina بالتعاون مع UW Medicine

أعلنت NVIDIA في 21 أكتوبر 2026، خلال GTC Berlin، عن مجموعة من أوجه التعاون في مجالي الرعاية الصحية وعلوم الحياة، تصدّرها إطلاق RFD4-Proteina، وهو نموذج مفتوح لتصميم البروتينات طُوّر بالتعاون مع UW Medicine Institute for Protein Design، إلى جانب تعاون جديد في مجال العلاج الإشعاعي التكيفي مع Siemens Healthineers.

ربطت NVIDIA هذه الإعلانات بتحديين يواجهان هذا المجال: إذ يتعين على الباحثين في علوم الحياة استكشاف فضاءات تصميم بيولوجية شاسعة وتقليص الفترة الفاصلة بين التصميم الحاسوبي والاختبارات المختبرية، فيما يتعين على فرق رعاية مرضى السرطان تحويل بيانات التصوير والعلاج المعقدة إلى خطط دقيقة لكل مريض. وقالت Kimberly Powell، نائبة رئيس NVIDIA لشؤون الرعاية الصحية، إن الذكاء الاصطناعي الوكيلي والذكاء الاصطناعي الفيزيائي يفتحان آفاقًا جديدة في مجالات الطب، تشمل تصميم البروتينات والمختبرات المستقلة ورعاية أكثر تخصيصًا لمرضى السرطان.

RFD4-Proteina نموذج مفتوح من NVIDIA BioNeMo يجمع بين تصميم البروتينات القابل للبرمجة وإمكانات البحث. ويولّد تصاميم بروتينية محددة الهدف، ما يتيح للعلماء والوكلاء البحث عن المرشحين وتحسينهم باستخدام المدخلات الجزيئية والقيود وأهداف التقييم. وذكرت NVIDIA أن من بين التطبيقات المحتملة تصميم بروتينات لتعطيل مسارات المرض أو رصد علاماته في الاختبارات التشخيصية.

أفادت NVIDIA بأن RFD4-Proteina حقق، في الاختبارات الواردة في مسودة البحث، معدلات نجاح أعلى في التصميم الحاسوبي ومعدلات إنتاج أعلى من خطوط الأساس التي خضعت للتقييم، وذلك عبر أربع مجموعات من الاختبارات المعيارية: الارتباط بالبروتينات، والارتباط بالجزيئات الصغيرة، وبناء هياكل الإنزيمات، والارتباط بالحمض النووي. وقالت الشركة إن النموذج يساعد الباحثين على استكشاف المرشحين وترتيب أولوياتهم للاختبارات المختبرية، حيث تحدد التجارب أداء التصميم في الظروف التي خضع للاختبار فيها.

وصف David Baker، الحائز على جائزة نوبل في الكيمياء لعام 2024 ومدير Institute for Protein Design في University of Washington، هذا العمل بأنه انتقال من اكتشاف البروتينات التي أوجدتها الطبيعة إلى تصميم بروتينات جديدة كليًا. وقال: «يوسّع RFD4-Proteina نطاق ما يستطيع العلماء ابتكاره، من بروتينات قد تسهم في تطوير اكتشاف الأدوية إلى إنزيمات تحلّل مبيدات الآفات»، مضيفًا أن إتاحة النموذج مفتوحًا ستسمح للباحثين حول العالم بالبناء عليه.

وقالت NVIDIA إن النموذج متاح عبر شركاء، من بينهم Amazon Bio Discovery وClaude Science من Anthropic وBenchling وDatabricks وGoogle Cloud وHugging Face وNebius وOpenAI وTamarind Bio، ما يتيح للباحثين والمطورين دمجه في مسارات عمل الوكلاء والحوسبة السحابية والحوسبة العلمية.

بنية النموذج وترخيصه وإتاحته

تصف بطاقة نموذج نشرها Baker Lab التابع لـ Institute for Protein Design وNVIDIA GenAIR على Hugging Face نموذج RFD4-Proteina بأنه نموذج لمطابقة التدفق في تصميم الجزيئات الحيوية، يولّد تسلسلات البروتينات وبناها الذرية الكاملة معًا، وفق السياق الجزيئي الذي يرغب المستخدم في الحفاظ عليه: هدف الارتباط، أو نمط إنزيمي، أو ربيطة، أو سمات بنيوية مختارة. ويضم الإصدار المنشور 435.6 مليون معلمة، وتُخزّن أوزانه بتنسيق FP32 بحجم 1.74 GB، ويعمل بتنسيق BF16 بموجب ترخيص BSD 3-Clause.

تؤرخ البطاقة إصدار الأوزان في 19 أكتوبر 2026، وتذكر أن دعمها أُدمج في مكتبة Diffusers في 20 أكتوبر 2026. وتوضح أمثلتها التطبيقية — ومنها بروتين يرتبط بـ PD-L1، وإعادة تصميم جسم مضاد لـ HER2، ونمط تحفيزي لإنزيم، وجيب ارتباط بجزيء صغير — آلية التكييف، وتشير البطاقة إلى أنها لا تمثل نتائج تجريبية للارتباط أو النشاط التحفيزي. ووفقًا للبطاقة، يستغرق تصميم مكوّن من 250 رمزًا 5.0 ثوانٍ بتنسيق BF16 على وحدة NVIDIA H200 واحدة، أو 2.8 ثانية بعد التجميع الإقليمي.

تصف بطاقة نموذج خاص بنشر NVIDIA NIM نموذج RFD4-Proteina بأنه نموذج توليدي موحّد أعدّه فريق الذكاء الاصطناعي التوليدي في NVIDIA وDavid Baker Lab في Institute for Protein Design، ويخدم سبع مهام تصميم: التوليد، وبناء الهياكل انطلاقًا من الأنماط، وتصميم الإنزيمات، وتصميم البروتينات الرابطة بالجزيئات الصغيرة، وتصميم الأجسام المضادة، والانتشار الجزئي، والطي العكسي. ويدعم النشر البحث الحزمي الموجّه بالمكافأة على امتداد مسار الانتشار، بحيث يمكن للطلب تحسين النتائج وفق مقاييس قابلة للحساب محليًا، بدلًا من إرجاع عينة واحدة غير مرتبة. وتحدد البطاقة موعد إتاحة النموذج في 20 أكتوبر على build.nvidia.com وNGC خلال GTC Berlin، وتذكر أن Institute for Protein Design درّب الأوزان، من دون الإفصاح عن تركيبة بيانات التدريب، كما تصنف النموذج جاهزًا للاستخدام التجاري أو غير التجاري.

تعاون Siemens Healthineers في العلاج الإشعاعي التكيفي

تعمل Siemens Healthineers وNVIDIA على تطوير الجيل التالي من العلاج الإشعاعي التكيفي بالاستعانة بالذكاء الاصطناعي الوكيلي والروبوتات، من خلال الجمع بين خبراتهما في التصوير والأورام والحوسبة المتسارعة والمحاكاة. ويجري استكشاف استخدام نماذج Nemotron الأساسية المفتوحة من NVIDIA لدعم التخطيط المشترك الوكيلي، بهدف مساعدة أطباء الأورام على تقييم استراتيجيات العلاج المخصصة وتحسينها. ووفقًا للإعلان، يمكن بعد ذلك دمج النماذج مع حساب الجرعات المسرّع بتقنية CUDA لإجراء محاكاة سريعة خاصة بكل مريض، ومع منصة NVIDIA Holoscan التي تربط بيانات المستشعرات المباشرة بالذكاء الاصطناعي والمحاكاة لدعم العلاج التكيفي.

يُتوقع أن يُشخَّص نحو 35 مليون شخص حول العالم بالسرطان سنويًا بحلول عام 2050، بحسب البيان، فيما تواجه فرق الرعاية ضغوطًا متزايدة لتقديم علاجات دقيقة وشخصية مع محدودية الطاقة الاستيعابية للمتخصصين. وقال آرثر كايندل، رئيس Varian، التابعة لـ Siemens Healthineers والمتخصصة في رعاية مرضى السرطان: «يقوم العلاج الإشعاعي التكيفي على مبدأ واحد: ينبغي أن يتكيف العلاج مع المريض، لا العكس». وأشار إلى إطلاق نظام Accela بوصفه أحدث تقدم أحرزته الشركة في مجالَي الدقة والتكيف.

الوكلاء العلميون وعمليات المستشفيات

يقدّر البيان قيمة البحث والتطوير العلمي على مستوى العالم بنحو 3.8 تريليون دولار، فيما تقترب الميزانيات السنوية لقطاع الأدوية من 300 مليار دولار، ويطرح الوكلاء العلميين والمختبرات المستقلة وسيلةً لربط التصميم والتجارب والتعلّم ضمن دورة متواصلة.

تستخدم شركات التكنولوجيا البحثية والمختبرية NVIDIA BioNeMo، وهي منصة تطوير مفتوحة للبيولوجيا واكتشاف الأدوية المعتمدين على الذكاء الاصطناعي، إلى جانب Nemotron وتقنيات أخرى من NVIDIA، لبناء وكلاء علميين ونماذج وأدوات متخصصة تربط بين تصميم الأدوية والبيانات العلمية وسير العمل المخبري. تعمل Benchling على إرساء وكلائها على البيانات التجريبية والسياق البحثي وسير العمل العلمي المترابط، فيما تربط Biolevate البيانات البيولوجية والأدوات المتخصصة والاستدلال الوكيلي في مختلف مراحل اكتشاف الأدوية وتطويرها. وتطوّر Boltz نماذج متخصصة يمكن للوكلاء استخدامها للتنبؤ بالبنى الجزيئية وتصميم المرشحات وتقييمها، كما تستعرض وكيلًا علميًا يخطط لسير العمل ويفسر النتائج. وتربط Automata الوكلاء العلميين ببنية تحتية مخبرية مؤتمتة، لتمكينهم من بدء التجارب وتسجيل نتائج منظّمة وموضوعة في سياقها.

سينسّق المساعد العلمي المدعوم بالذكاء الاصطناعي من Genedata تصميم البروتينات واختبارها في منشأة داناهر المستقلة لتصميم البروتينات، ضمن سير عمل سيشمل RFD4-Proteina، بحيث توجّه النتائج التجريبية الجولة التالية من التصاميم. وتجمع Hologen نماذجها الطبية الكبيرة مع NVIDIA Nemotron لتطوير علماء سريريين يعملون بالذكاء الاصطناعي، ويحوّلون بيانات التصوير والبيانات السريرية إلى رؤى بشأن نتائج المرضى للاستفادة منها في تصميم التجارب السريرية. أما Therna Biosciences فتستخدم الاستدلال القائم على نماذج اللغة الكبيرة لربط الأدلة التجريبية بتصميم أدوية الحمض النووي الريبي (RNA).

يذكر البيان، في ما يتعلق بالعمليات السريرية، أن أنظمة الرعاية الصحية في أنحاء أوروبا تعمل على توسيع نطاق الوصول إلى الرعاية التخصصية مع تخفيف الأعباء الإدارية عن فرق الرعاية. وتبني Avelios وCorti وDedalus وDawn Health وSword على NVIDIA Nemotron، في تطبيقات تتراوح بين كتابة الملاحظات الطبية بمساعدة الذكاء الاصطناعي وتقديم الرعاية السريرية المعززة به وخدمات دعم المرضى الشخصية. وتبني PolyAI على NVIDIA Agent Toolkit في تطبيق حواري متعدد اللغات بالتعاون مع مزود البرمجيات الطبية Corilus، التي تضم شبكتها أكثر من 70,000 من المتخصصين في الرعاية الصحية في بلجيكا وفرنسا. وتستخدم Apian وVitVio نماذج العالم NVIDIA Cosmos ومكتبات NVIDIA Omniverse لإنشاء توائم رقمية ترصد عمليات المستشفيات وتحسّنها.