NVIDIA ने UW Medicine के साथ ओपन प्रोटीन डिज़ाइन मॉडल RFD4-Proteina पेश किया

NVIDIA ने 21 अक्टूबर 2026 को GTC Berlin में स्वास्थ्य सेवा और जीवन विज्ञान के क्षेत्र में कई सहयोगों की घोषणा की, जिनमें UW Medicine Institute for Protein Design के साथ विकसित ओपन प्रोटीन-डिज़ाइन मॉडल RFD4-Proteina का पदार्पण और Siemens Healthineers के साथ अनुकूली रेडियोथेरेपी में एक नया सहयोग शामिल था।

NVIDIA ने इन घोषणाओं को इस क्षेत्र के सामने मौजूद दो चुनौतियों के संदर्भ में रखा: जीवन विज्ञान के शोधकर्ताओं को जैविक डिज़ाइन के विशाल क्षेत्रों में खोज करनी होती है और कम्प्यूटेशनल डिज़ाइन तथा प्रयोगशाला परीक्षण के बीच का चक्र छोटा करना होता है, जबकि कैंसर देखभाल दलों को जटिल इमेजिंग और उपचार डेटा को हर रोगी के लिए सटीक योजनाओं में बदलना होता है। NVIDIA में स्वास्थ्य सेवा की उपाध्यक्ष Kimberly Powell ने कहा कि एजेंट-आधारित और भौतिक एआई चिकित्सा के विभिन्न क्षेत्रों में नई संभावनाएँ खोल रहे हैं—प्रोटीन डिज़ाइन से लेकर स्वायत्त प्रयोगशालाओं और अधिक वैयक्तिकृत कैंसर देखभाल तक।

RFD4-Proteina, NVIDIA BioNeMo का एक ओपन मॉडल है, जो प्रोग्राम करने योग्य प्रोटीन डिज़ाइन को खोज क्षमताओं के साथ जोड़ता है। यह लक्षित प्रोटीन डिज़ाइन तैयार करता है, जिससे वैज्ञानिक और एजेंट आणविक इनपुट, बाधाओं और स्कोरिंग उद्देश्यों का उपयोग करके संभावित विकल्पों को खोज और परिष्कृत कर सकते हैं। NVIDIA ने इसके संभावित उपयोगों में ऐसे प्रोटीन शामिल किए हैं जिन्हें रोग-प्रक्रियाओं को बाधित करने या नैदानिक परीक्षणों में रोग के संकेतों का पता लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

NVIDIA के अनुसार, शोध के मसौदे में वर्णित परीक्षणों में RFD4-Proteina ने चार बेंचमार्क समूहों—प्रोटीन बाइंडिंग, छोटे अणुओं की बाइंडिंग, एंज़ाइम स्कैफ़ोल्डिंग और डीएनए बाइंडिंग—में मूल्यांकित आधार मॉडलों की तुलना में कम्प्यूटेशनल डिज़ाइन की अधिक सफलता दर और अधिक जनरेशन थ्रूपुट हासिल किया। कंपनी ने कहा कि यह मॉडल शोधकर्ताओं को प्रयोगशाला परीक्षण के लिए संभावित विकल्पों की पड़ताल और प्राथमिकता तय करने में मदद करता है। प्रयोगों से यह स्थापित होता है कि परीक्षण की गई परिस्थितियों में कोई डिज़ाइन कैसा प्रदर्शन करता है।

रसायन विज्ञान के 2024 के नोबेल पुरस्कार विजेता और University of Washington में Institute for Protein Design के निदेशक David Baker ने इस काम को प्रकृति द्वारा बनाए गए प्रोटीन खोजने से हटकर पूरी तरह नए प्रोटीन डिज़ाइन करने की दिशा में बदलाव बताया। उन्होंने कहा, “RFD4-Proteina वैज्ञानिकों की सृजन-क्षमता का दायरा बढ़ाता है—ऐसे प्रोटीनों से, जो दवा खोज को आगे बढ़ा सकते हैं, लेकर कीटनाशकों को तोड़ने वाले एंज़ाइमों तक।” उन्होंने यह भी कहा कि मॉडल को ओपन रखने से दुनिया भर के शोधकर्ता इस पर आगे काम कर सकेंगे।

NVIDIA ने कहा कि यह मॉडल Amazon Bio Discovery, Anthropic’s Claude Science, Benchling, Databricks, Google Cloud, Hugging Face, Nebius, OpenAI और Tamarind Bio सहित साझेदारों के माध्यम से उपलब्ध है। इससे शोधकर्ता और डेवलपर इसे एजेंट, क्लाउड और वैज्ञानिक कंप्यूटिंग कार्यप्रवाहों में एकीकृत कर सकते हैं।

मॉडल की संरचना, लाइसेंस और उपलब्धता

Institute for Protein Design के Baker Lab और NVIDIA GenAIR द्वारा Hugging Face पर प्रकाशित मॉडल कार्ड में RFD4-Proteina को जैव-अणु डिज़ाइन के लिए फ्लो-मैचिंग मॉडल बताया गया है। यह प्रोटीन अनुक्रमों और सभी परमाणुओं वाली संरचनाओं को एक साथ तैयार करता है और इसके लिए उस आणविक संदर्भ को आधार बनाता है जिसे उपयोगकर्ता बनाए रखना चाहता है: बाइंडिंग लक्ष्य, एंज़ाइम मोटिफ़, लिगैंड या चुनी हुई संरचनात्मक विशेषताएँ। जारी किए गए वेट्स में 435.6 मिलियन पैरामीटर हैं, इन्हें FP32 में 1.74 GB आकार में संग्रहित किया गया है और ये BSD 3-Clause लाइसेंस के तहत BF16 में चलते हैं।

कार्ड के अनुसार, वेट्स 19 अक्टूबर 2026 को जारी किए गए थे और इनके लिए समर्थन 20 अक्टूबर 2026 को Diffusers लाइब्रेरी में शामिल किया गया। इसमें दिए गए कामकाजी उदाहरण—PD-L1 प्रोटीन बाइंडर, HER2 एंटीबॉडी का नया डिज़ाइन, एंज़ाइम का उत्प्रेरक मोटिफ़ और छोटे अणु का बाइंडिंग पॉकेट—कंडीशनिंग कार्यप्रवाह दिखाते हैं। कार्ड स्पष्ट करता है कि ये प्रयोगात्मक बाइंडिंग या उत्प्रेरक गतिविधि के परिणाम नहीं हैं। कार्ड के मुताबिक, एक NVIDIA H200 पर 250 टोकन का डिज़ाइन BF16 में 5.0 सेकंड लेता है, या रीजनल कंपाइलेशन के बाद 2.8 सेकंड।

NVIDIA NIM परिनियोजन के मॉडल कार्ड में RFD4-Proteina को NVIDIA की जनरेटिव एआई टीम और Institute for Protein Design की David Baker Lab द्वारा तैयार किया गया एक एकीकृत जनरेटिव मॉडल बताया गया है। यह सात डिज़ाइन कार्यों में काम करता है: जनरेशन, मोटिफ़ स्कैफ़ोल्डिंग, एंज़ाइम डिज़ाइन, छोटे अणुओं के बाइंडर का डिज़ाइन, एंटीबॉडी डिज़ाइन, आंशिक डिफ्यूज़न और इनवर्स फोल्डिंग। परिनियोजन में डिफ्यूज़न प्रक्रिया के दौरान रिवॉर्ड-गाइडेड बीम सर्च की सुविधा है, जिससे किसी अनुरोध को एक बिना रैंक वाले नमूने के बजाय स्थानीय स्तर पर गणना किए जा सकने वाले मेट्रिक्स के आधार पर अनुकूलित किया जा सकता है। कार्ड में GTC Berlin में build.nvidia.com और NGC पर 20 अक्टूबर को रिलीज़ का उल्लेख है। इसमें कहा गया है कि वेट्स को Institute for Protein Design ने प्रशिक्षित किया, लेकिन प्रशिक्षण डेटा की संरचना का खुलासा नहीं किया गया है; साथ ही, मॉडल को व्यावसायिक और गैर-व्यावसायिक उपयोग के लिए तैयार बताया गया है।

Siemens Healthineers के साथ अनुकूली रेडियोथेरेपी का सहयोग

Siemens Healthineers और NVIDIA, एजेंट-आधारित तथा रोबोटिक बुद्धिमत्ता के साथ अनुकूली रेडियोथेरेपी की अगली पीढ़ी विकसित करने के लिए काम कर रहे हैं। इस पहल में इमेजिंग और ऑन्कोलॉजी विशेषज्ञता को त्वरित कंप्यूटिंग और सिमुलेशन के साथ जोड़ा जा रहा है। NVIDIA के Nemotron ओपन फाउंडेशन मॉडल को एजेंट-आधारित संयुक्त योजना बनाने में इस्तेमाल करने की संभावनाएँ तलाशी जा रही हैं, ताकि ऑन्कोलॉजिस्ट वैयक्तिकृत उपचार रणनीतियों का मूल्यांकन और परिष्कार कर सकें। विज्ञप्ति के अनुसार, इसके बाद इन मॉडलों को CUDA-त्वरित डोज़ गणना के साथ जोड़ा जा सकता है, जिससे रोगी-विशिष्ट सिमुलेशन तेज़ी से किया जा सके; इन्हें NVIDIA Holoscan प्लेटफ़ॉर्म के साथ भी जोड़ा जा सकता है, जो अनुकूली उपचार में सहायता के लिए लाइव सेंसर डेटा को एआई और सिमुलेशन से जोड़ता है।

रिलीज़ के अनुसार, 2050 तक हर साल दुनिया भर में लगभग 3.5 करोड़ लोगों में कैंसर का निदान होने का अनुमान है। देखभाल टीमों पर सीमित विशेषज्ञ क्षमता के बीच सटीक और व्यक्तिगत उपचार देने का दबाव बढ़ रहा है। Siemens Healthineers के कैंसर-देखभाल व्यवसाय Varian के प्रमुख Arthur Kaindl ने कहा, “अनुकूली रेडियोथेरेपी एक ही सिद्धांत पर आधारित है: उपचार को मरीज के मुताबिक ढलना चाहिए, न कि मरीज को उपचार के मुताबिक।” उन्होंने Accela सिस्टम के लॉन्च को सटीकता और अनुकूलन के क्षेत्र में कंपनी की नवीनतम प्रगति बताया।

वैज्ञानिक एजेंट और अस्पताल संचालन

रिलीज़ के अनुसार, वैश्विक वैज्ञानिक अनुसंधान एवं विकास का आकार 3.8 ट्रिलियन डॉलर है और दवा उद्योग का सालाना बजट 300 अरब डॉलर के करीब पहुंच रहा है। इसमें वैज्ञानिक एजेंटों और स्वायत्त प्रयोगशालाओं को डिज़ाइन, प्रयोग और सीखने को निरंतर चक्र में जोड़ने का एक तरीका बताया गया है।

अनुसंधान और प्रयोगशाला प्रौद्योगिकी कंपनियां NVIDIA BioNeMo—एआई-संचालित जीवविज्ञान और दवा खोज के लिए एक खुला विकास मंच—के साथ Nemotron और अन्य NVIDIA तकनीकों का उपयोग कर रही हैं। उनका लक्ष्य ऐसे वैज्ञानिक एजेंट, विशेषीकृत मॉडल और उपकरण बनाना है, जो दवा डिज़ाइन, वैज्ञानिक डेटा और प्रयोगशाला कार्यप्रवाहों को जोड़ें। Benchling एजेंटों को प्रयोगात्मक डेटा, शोध-संदर्भ और आपस में जुड़े वैज्ञानिक कार्यप्रवाहों पर आधारित कर रहा है, जबकि Biolevate दवा खोज और विकास के समूचे क्षेत्र में जैविक डेटा, विशेषीकृत उपकरणों और एजेंट-आधारित तर्क को जोड़ रहा है। Boltz ऐसे विशेषीकृत मॉडल विकसित कर रहा है, जिनकी मदद से एजेंट आणविक संरचनाओं का पूर्वानुमान लगा सकते हैं और दवा के संभावित उम्मीदवारों का डिज़ाइन व मूल्यांकन कर सकते हैं। वह ऐसे वैज्ञानिक एजेंट का भी पूर्वावलोकन कर रहा है, जो कार्यप्रवाहों की योजना बनाता है और परिणामों की व्याख्या करता है। Automata वैज्ञानिक एजेंटों को स्वचालित प्रयोगशाला अवसंरचना से जोड़ रहा है, ताकि वे प्रयोग शुरू कर सकें और व्यवस्थित, संदर्भ-सहित परिणाम दर्ज कर सकें।

Genedata का एआई सह-वैज्ञानिक Danaher की स्वायत्त प्रयोगशाला के प्रोटीन डिज़ाइन फ़ाउंड्री में प्रोटीन के डिज़ाइन और परीक्षण का समन्वय करेगा। इस कार्यप्रवाह में RFD4-Proteina को शामिल किया जाएगा, ताकि प्रयोगों के परिणाम डिज़ाइन के अगले दौर का मार्गदर्शन करें। Hologen अपने विशाल चिकित्सा मॉडल को NVIDIA Nemotron के साथ जोड़कर ऐसे एआई नैदानिक वैज्ञानिक बना रहा है, जो इमेजिंग और नैदानिक डेटा से मरीजों के नतीजों के बारे में उपयोगी जानकारियां निकालेंगे और नैदानिक परीक्षणों के डिज़ाइन में मदद करेंगे। वहीं, Therna Biosciences प्रयोगात्मक साक्ष्यों और आरएनए चिकित्सा के डिज़ाइन को जोड़ने के लिए बड़े भाषा मॉडल की तर्क-क्षमता का उपयोग कर रहा है।

नैदानिक संचालन के क्षेत्र में, रिलीज़ के अनुसार, यूरोप भर की स्वास्थ्य प्रणालियां देखभाल टीमों पर प्रशासनिक बोझ घटाते हुए विशेषीकृत देखभाल तक पहुंच बढ़ाने के लिए काम कर रही हैं। Avelios, Corti, Dedalus, Dawn Health और Sword NVIDIA Nemotron के आधार पर ऐसे अनुप्रयोग विकसित कर रहे हैं, जिनमें चिकित्सकीय दस्तावेज़ीकरण सहायक और एआई-सहायता प्राप्त नैदानिक देखभाल से लेकर मरीजों के लिए व्यक्तिगत सहायता सेवाएं शामिल हैं। PolyAI, चिकित्सा सॉफ्टवेयर प्रदाता Corilus के साथ बहुभाषी संवाद परिनियोजन में NVIDIA Agent Toolkit पर आधारित समाधान बना रहा है। Corilus के नेटवर्क में बेल्जियम और फ्रांस के 70,000 से अधिक स्वास्थ्यकर्मी शामिल हैं। Apian और VitVio अस्पताल संचालन की निगरानी और उसे बेहतर बनाने वाले डिजिटल ट्विन बनाने के लिए NVIDIA Cosmos के विश्व मॉडल और NVIDIA Omniverse की लाइब्रेरी का उपयोग कर रहे हैं।