NVIDIA、UW Medicineとオープンなタンパク質設計モデル「RFD4-Proteina」を発表

NVIDIAは2026年10月21日、GTC Berlinで医療・ライフサイエンス分野における一連の連携を発表した。その中心となったのは、UW Medicine Institute for Protein Designと共同開発したオープンなタンパク質設計モデルRFD4-Proteinaの発表と、Siemens Healthineersとの新たな適応放射線治療に関する連携だった。

NVIDIAは今回の発表を、業界が直面する2つの課題に関連付けた。ライフサイエンスの研究者は、広大な生物学的設計空間を探索するとともに、計算による設計から実験室での検証までのサイクルを短縮する必要がある。一方、がん医療のチームは、複雑な画像データや治療データを、患者一人ひとりに合わせた精密な治療計画に落とし込まなければならない。NVIDIAのヘルスケア担当バイスプレジデント、Kimberly Powell氏は、エージェント型AIとフィジカルAIが、タンパク質設計、自律型研究施設、より個別化されたがん医療など、医療の幅広い分野に新たな可能性をもたらしていると述べた。

RFD4-Proteinaは、プログラム可能なタンパク質設計と探索機能を組み合わせた、NVIDIA BioNeMoのオープンモデルだ。標的に合わせたタンパク質設計を生成し、科学者やエージェントが分子入力、制約条件、スコアリング目標を使って候補を探索・改良できるようにする。NVIDIAは、病気の進行を妨げるよう設計されたタンパク質や、診断検査で病気の兆候を検出するタンパク質などを、想定される用途として挙げた。

研究草稿で説明されたテストについて、NVIDIAは、RFD4-Proteinaが4つのベンチマーク群（タンパク質結合、小分子結合、酵素の足場設計、DNA結合）で、評価対象となったベースラインよりも高い計算設計の成功率と生成スループットを達成したと報告した。同社によると、このモデルは研究者が候補を探索し、実験室での検証に向けて優先順位を付けるのに役立つ。設計が試験条件下でどのような性能を示すかは、実験によって確認される。

2024年ノーベル化学賞受賞者で、University of WashingtonのInstitute for Protein Design所長を務めるDavid Baker氏は、この取り組みを、自然が作り出したタンパク質を発見する段階から、まったく新しいタンパク質を設計する段階への移行だと説明した。「RFD4-Proteinaによって、創薬を前進させる可能性のあるタンパク質から、農薬を分解する酵素まで、科学者が生み出せるものの幅が広がります」と同氏は述べ、モデルをオープンにすることで、世界中の研究者がその成果を発展させられるようになると付け加えた。

NVIDIAによると、このモデルはAmazon Bio Discovery、AnthropicのClaude Science、Benchling、Databricks、Google Cloud、Hugging Face、Nebius、OpenAI、Tamarind Bioなどのパートナーを通じて利用できる。これにより、研究者や開発者は、エージェント、クラウド、科学計算のワークフローにモデルを組み込める。

モデルのアーキテクチャ、ライセンス、提供状況

Institute for Protein DesignのBaker LabとNVIDIA GenAIRがHugging Faceで公開したモデルカードによると、RFD4-Proteinaは、生体分子設計向けのフローマッチングモデルで、ユーザーが保持したい分子コンテキスト（結合標的、酵素モチーフ、リガンド、または選択した構造的特徴）を条件として、タンパク質の配列と全原子構造を同時に生成する。公開された重みは4億3,560万個のパラメーターを持ち、FP32形式で1.74 GBの容量があり、BSD 3-Clauseライセンスの下でBF16形式で実行される。

モデルカードによると、重みは2026年10月19日に公開され、それらへの対応は2026年10月20日にDiffusersライブラリへ統合された。PD-L1結合タンパク質、HER2抗体の再設計、酵素の触媒モチーフ、小分子結合ポケットなどの実例は、条件付けのワークフローを示すものであり、実験による結合結果や触媒活性の結果ではないとカードには記されている。カードによると、単一のNVIDIA H200では、250トークンの設計にBF16で5.0秒かかり、領域コンパイル後は2.8秒かかる。

NVIDIA NIMのデプロイメント向けモデルカードでは、RFD4-ProteinaはNVIDIAのGenerative AIチームとInstitute for Protein DesignのDavid Baker Labが開発した統合型生成モデルとして説明されており、生成、モチーフ足場設計、酵素設計、小分子結合タンパク質設計、抗体設計、部分拡散、逆フォールディングの7つの設計タスクに対応する。このデプロイメントでは、拡散の過程に対する報酬誘導型ビームサーチが利用できるため、単一の順位付けされていないサンプルを返すのではなく、ローカルで計算可能な指標に基づいてリクエストを最適化できる。モデルカードには、GTC Berlinで2026年10月20日にbuild.nvidia.comとNGCで公開されたと記されている。また、重みはInstitute for Protein Designが学習させたもので、学習データの構成は開示されていないとし、商用・非商用のいずれにも利用可能なモデルとされている。

Siemens Healthineersとの適応放射線治療に関する連携

Siemens HealthineersとNVIDIAは、画像診断と腫瘍学の専門知識を、アクセラレーテッドコンピューティングおよびシミュレーションと組み合わせ、エージェント型知能とロボット知能を活用した次世代の適応放射線治療の開発に取り組んでいる。NVIDIAのNemotronオープン基盤モデルは、エージェント型の共同治療計画を支える用途が検討されており、腫瘍医が個別化された治療戦略を評価し、改良できるようにすることを目指している。発表によると、これらのモデルはその後、CUDAで高速化された線量計算や、リアルタイムのセンサーデータをAIおよびシミュレーションと接続して適応治療を支援するNVIDIA Holoscanプラットフォームと組み合わせられる可能性がある。

リリースによると、2050年までに世界で毎年約3,500万人ががんと診断されると予測されており、医療チームは、限られた専門医の対応能力を管理しながら、精密で個別化された治療を提供するという高まる圧力に直面しています。「適応放射線治療の基本原則はただ一つです。治療は患者に合わせるべきであり、その逆ではありません」と、Siemens Healthineersのがん医療事業であるVarianの責任者、Arthur Kaindl氏は述べました。同氏は、Accelaシステムの発表を、精度と適応性における同社の最新の進歩として挙げました。

科学研究エージェントと病院運営

リリースは、世界の科学研究開発（R&D）への投資額を3.8兆ドルとし、製薬業界の年間予算は3,000億ドルに迫るとしています。また、科学研究エージェントと自律型ラボを、設計、実験、学習を継続的なサイクルでつなぐ手段として紹介しています。

研究・ラボ技術企業は、AIを活用した生物学研究と創薬のためのオープンな開発プラットフォームであるNVIDIA BioNeMoを、NemotronをはじめとするNVIDIAの技術と併用し、創薬設計、科学データ、ラボのワークフローをつなぐ科学研究エージェントや、専用モデル、ツールを開発しています。Benchlingは、実験データ、研究の文脈、相互接続された科学研究ワークフローにエージェントを結び付けています。一方、Biolevateは、創薬から医薬品開発まで、生物学的データ、専門ツール、エージェント型推論をつないでいます。Boltzは、分子構造の予測や候補分子の設計・評価にエージェントが活用できる専用モデルを開発しており、ワークフローを計画して結果を解釈する科学研究エージェントもプレビューしています。Automataは、科学研究エージェントを自動化されたラボ設備と連携させ、実験の開始と、構造化され文脈情報を伴う結果の記録を可能にしています。

GenedataのAI共同研究者は、Danaherの自律型ラボ内にあるタンパク質設計ファウンドリーで、タンパク質の設計と試験を調整します。このワークフローにはRFD4-Proteinaが組み込まれ、実験結果を次の設計ラウンドに反映します。Hologenは、自社の大規模医療モデルとNVIDIA Nemotronを組み合わせ、画像データと臨床データを患者転帰に関する知見へと変換し、臨床試験の設計に役立てるAI臨床研究者を開発しています。また、Therna Biosciencesは、大規模言語モデルの推論を利用して、実験的エビデンスとRNA医薬品の設計を結び付けています。

臨床業務について、リリースは、欧州各地の医療システムが、医療チームの事務負担を軽減しながら、専門医療へのアクセス拡大に取り組んでいると述べています。Avelios、Corti、Dedalus、Dawn Health、SwordはNVIDIA Nemotronを活用し、AIによる診療記録の作成や、AIを活用した臨床ケアから、患者一人ひとりに合わせた支援サービスまで、幅広い用途に取り組んでいます。PolyAIは、医療ソフトウェアプロバイダーのCorilusと多言語対話システムを導入するにあたり、NVIDIA Agent Toolkitを活用しています。Corilusのネットワークは、ベルギーとフランスで7万人を超える医療従事者に広がっています。ApianとVitVioは、NVIDIA CosmosのワールドモデルとNVIDIA Omniverseのライブラリを活用し、病院の運営を監視・改善するデジタルツインを構築しています。