A Persistent Systems e a NVIDIA firmam parceria para acelerar a descoberta de medicamentos impulsionada por IA.

Sistemas Persistentes anunciou uma nova colaboração com NVIDIA O objetivo é aprimorar a forma como os medicamentos são descobertos, testados e lançados no mercado. A parceria se concentra em combinar a expertise em engenharia da Persistent com a infraestrutura de IA da NVIDIA para impulsionar a descoberta computacional de medicamentos além da experimentação e levá-la a ambientes de produção.

Em essência, a iniciativa visa um gargalo de longa data na área da saúde: a descoberta de medicamentos em estágio inicial. Essa fase é tradicionalmente lenta, cara e altamente dependente de trabalho laboratorial presencial. Ao transferir grande parte desse processo para simulações de alta fidelidade impulsionadas por IA, ambas as empresas pretendem reduzir os prazos e, ao mesmo tempo, aumentar a probabilidade de sucesso nas etapas seguintes.

Dos laboratórios úmidos à descoberta guiada por simulação.

Um componente central da colaboração é a plataforma recentemente desenvolvida pela Persistent. Moléculas Generativas e Triagem Virtual (GenMolIVS) Solução baseada na NVIDIA. BioNeMo Na plataforma, o sistema utiliza modelos generativos de IA treinados com dados químicos e biológicos para projetar e avaliar digitalmente potenciais candidatos a medicamentos.

Em vez de sintetizar compostos e testá-los em laboratório desde o início, os pesquisadores podem simular o comportamento molecular, como afinidade de ligação, estabilidade e interações químicas, antes de investir recursos em experimentos físicos. Essa abordagem permite que as equipes explorem um espaço de projeto muito maior, filtrando candidatos de baixa probabilidade logo no início do processo.

O resultado é uma mudança da experimentação por tentativa e erro para a tomada de decisões orientada por simulação, onde a IA atua como uma primeira camada de validação.

Inteligência Artificial Agenética Entra no Fluxo de Trabalho de Descoberta de Medicamentos

Um dos aspectos mais notáveis ​​da parceria é a introdução de sistemas de IA com agentes no processo de descoberta. Utilizando a tecnologia da NVIDIA... nemo A Persistent, que utiliza uma estrutura e um conjunto de ferramentas para agentes, está desenvolvendo agentes de IA capazes de gerenciar e coordenar diferentes etapas da pesquisa.

Esses sistemas analisam continuamente os resultados das simulações, priorizam candidatos moleculares promissores e recomendam os próximos passos para a validação experimental. Em vez de funcionarem como ferramentas isoladas, operam como camadas de decisão interconectadas que permitem que as informações obtidas em uma etapa orientem a seguinte. Isso cria um fluxo de trabalho de pesquisa mais dinâmico e responsivo, particularmente valioso em ambientes onde múltiplas variáveis ​​precisam ser avaliadas simultaneamente.

NVIDIA: Infraestrutura e IA específica para domínios

A contribuição da NVIDIA vai além da capacidade computacional bruta. A empresa fornece uma plataforma de IA completa, personalizada para aplicações em ciências da vida, incluindo o BioNeMo para treinamento de modelos específicos da área. Nemotron Modelos para raciocínio avançado e microsserviços NIM para implantação escalável.

Essa infraestrutura permite simulação e inferência em tempo real em grande escala, mantendo o nível de confiabilidade exigido em ambientes de saúde regulamentados. Ela também permite que os resultados da IA ​​sejam incorporados diretamente aos sistemas corporativos, tornando-os acionáveis ​​em vez de puramente experimentais.

Reduzindo a lacuna entre experimentos de IA e produção.

A desafio recorrente na adoção de IA empresarial A lacuna reside entre os projetos-piloto e a implementação no mundo real. Muitas organizações experimentam com sucesso modelos de IA, mas têm dificuldades em integrá-los em fluxos de trabalho essenciais para suas missões.

Esta colaboração enfatiza claramente a necessidade de preencher essa lacuna, projetando sistemas que estejam prontos para produção desde o início. O objetivo é integrar a AIectly aos fluxos de pesquisa, garantindo que as simulações e os insights possam influenciar imediatamente o trabalho laboratorial no mundo real.

O que isso sinaliza para o futuro do desenvolvimento de medicamentos?

A implicação mais ampla dessa parceria é uma mudança em direção a modelos de descoberta híbridos, nos quais a simulação digital e a experimentação física operam em conjunto, em vez de em etapas separadas. A pesquisa em estágio inicial poderá se tornar significativamente mais rápida, uma vez que as simulações substituirão grande parte do trabalho inicial em laboratório, permitindo que as equipes testem e refinem ideias com muito mais rapidez.

Reduzir o número de experimentos malsucedidos tem o potencial de diminuir custos e, ao mesmo tempo, melhorar a eficiência de todo o processo de desenvolvimento. Além disso, a capacidade de iterar rapidamente em projetos moleculares abre caminho para terapias mais direcionadas e personalizadas.

Mais fundamentalmente, isso reflete uma transformação mais profunda na forma como a pesquisa científica é conduzida. A IA não é mais apenas uma ferramenta de apoio, mas está começando a moldar a própria estrutura da descoberta. À medida que a precisão da simulação melhora e os sistemas de agentes se tornam mais capazes, a linha entre a modelagem computacional e a experimentação no mundo real continua a se diluir, apontando para um futuro onde grande parte do processo científico inicial acontece in silico antes mesmo de chegar ao laboratório.