NVIDIA lansează modelul deschis de proiectare a proteinelor RFD4-Proteina împreună cu UW Medicine

Pe 21 octombrie 2026, NVIDIA a anunțat un set de colaborări în domeniul sănătății și al științelor vieții la GTC Berlin, având în prim-plan lansarea RFD4-Proteina, un model deschis de proiectare a proteinelor dezvoltat împreună cu Institute for Protein Design al UW Medicine, precum și o nouă colaborare în domeniul radioterapiei adaptive cu Siemens Healthineers.

NVIDIA a prezentat anunțurile în contextul a două provocări cu care se confruntă domeniul: cercetătorii din științele vieții trebuie să exploreze vaste spații de proiectare biologică și să scurteze intervalul dintre proiectarea computațională și testarea în laborator, în timp ce echipele de îngrijire a pacienților cu cancer trebuie să transforme datele complexe de imagistică și tratament în planuri precise pentru fiecare pacient. Kimberly Powell, vicepreședinta NVIDIA pentru domeniul sănătății, a declarat că IA agentică și IA fizică deschid noi posibilități în medicină, de la proiectarea proteinelor și laboratoarele autonome până la îngrijirea personalizată a pacienților cu cancer.

RFD4-Proteina este un model deschis NVIDIA BioNeMo care îmbină proiectarea programabilă a proteinelor cu funcții de căutare. Acesta generează proiecte de proteine țintite, permițând oamenilor de știință și agenților să caute și să rafineze candidați folosind date moleculare, constrângeri și obiective de evaluare. Printre posibilele aplicații enumerate de NVIDIA se numără proteinele concepute pentru a întrerupe procesele patologice sau pentru a detecta semne ale bolii în testele de diagnostic.

Potrivit NVIDIA, în testele descrise în proiectul de cercetare, RFD4-Proteina a obținut rate de succes mai ridicate în proiectarea computațională și un debit mai mare de generare decât modelele de referință evaluate, în patru seturi de evaluare comparativă: legarea proteinelor, legarea moleculelor mici, formarea scheletului enzimatic și legarea ADN-ului. Compania a declarat că modelul îi ajută pe cercetători să exploreze și să prioritizeze candidații pentru testarea în laborator, unde experimentele stabilesc performanța unui proiect în condițiile testate.

David Baker, laureat al Premiului Nobel pentru chimie în 2024 și director al Institute for Protein Design de la University of Washington, a descris această activitate drept o trecere de la descoperirea proteinelor create de natură la proiectarea unora complet noi. „RFD4-Proteina extinde ceea ce pot crea oamenii de știință, de la proteine care ar putea avansa descoperirea de medicamente până la enzime care descompun pesticidele”, a spus el, adăugând că accesul deschis la model le va permite cercetătorilor din întreaga lume să-și dezvolte activitatea pornind de la acesta.

NVIDIA a declarat că modelul este disponibil prin intermediul unor parteneri, printre care Amazon Bio Discovery, Claude Science de la Anthropic, Benchling, Databricks, Google Cloud, Hugging Face, Nebius, OpenAI și Tamarind Bio, permițând cercetătorilor și dezvoltatorilor să-l integreze în fluxuri de lucru pentru agenți, cloud și calcul științific.

Arhitectura modelului, licențiere și disponibilitate

Un card al modelului publicat pe Hugging Face de Baker Lab, în cadrul Institute for Protein Design, și NVIDIA GenAIR descrie RFD4-Proteina drept un model de proiectare biomoleculară bazat pe potrivirea fluxului, care generează simultan secvențe de proteine și structuri cu toți atomii, condiționate de contextul molecular pe care utilizatorul dorește să-l păstreze: o țintă de legare, un motiv enzimatic, un ligand sau anumite caracteristici structurale. Ponderile publicate au 435,6 milioane de parametri, sunt stocate în format FP32 la 1,74 GB și rulează în BF16 sub licența BSD 3-Clause.

Cardul datează publicarea ponderilor la 19 octombrie 2026 și precizează că suportul pentru acestea a fost integrat în biblioteca Diffusers pe 20 octombrie 2026. Exemplele detaliate — inclusiv o proteină care se leagă de PD-L1, reproiectarea unui anticorp anti-HER2, un motiv catalitic enzimatic și un buzunar de legare a moleculelor mici — demonstrează fluxul de lucru bazat pe condiționare; cardul precizează că acestea nu reprezintă rezultate experimentale privind legarea sau activitatea catalitică. Potrivit cardului, pe un singur NVIDIA H200, proiectarea unei secvențe de 250 de tokeni durează 5,0 secunde în BF16 sau 2,8 secunde după compilarea regională.

Un card al modelului pentru implementarea NVIDIA NIM descrie RFD4-Proteina drept un model generativ unificat, realizat de echipa Generative AI a NVIDIA și David Baker Lab din cadrul Institute for Protein Design, care îndeplinește șapte sarcini de proiectare: generare, formarea scheletului pe baza unui motiv, proiectarea enzimelor, proiectarea proteinelor de legare a moleculelor mici, proiectarea anticorpilor, difuzie parțială și pliere inversă. Implementarea permite o căutare de tip beam search ghidată de recompense de-a lungul traiectoriei de difuzie, astfel încât o solicitare să poată optimiza rezultatele în funcție de indicatori calculabili local, în loc să returneze un singur eșantion fără clasare. Cardul menționează o lansare pe 20 octombrie pe build.nvidia.com și NGC, în cadrul GTC Berlin, precizează că ponderile au fost antrenate de Institute for Protein Design, fără a dezvălui componența datelor de antrenare, și indică faptul că modelul este pregătit pentru utilizare comercială sau necomercială.

Colaborarea Siemens Healthineers în domeniul radioterapiei adaptive

Siemens Healthineers și NVIDIA lucrează la dezvoltarea următoarei generații de radioterapie adaptivă, cu inteligență agentică și robotică, îmbinând expertiza în imagistică și oncologie cu calculul accelerat și simularea. Sunt analizate posibilitățile de utilizare a modelelor fundamentale deschise Nemotron de la NVIDIA pentru a susține co-planificarea agentică, cu scopul de a-i ajuta pe oncologi să evalueze și să rafineze strategiile de tratament personalizate. Potrivit comunicatului, modelele ar putea fi apoi combinate cu calculul dozei accelerat prin CUDA pentru simulări rapide, adaptate fiecărui pacient, și cu platforma NVIDIA Holoscan, care conectează datele senzorilor în timp real cu IA și simularea pentru a susține tratamentul adaptiv.

Potrivit comunicatului, până în 2050 se estimează că aproximativ 35 de milioane de oameni din întreaga lume vor fi diagnosticați cu cancer în fiecare an, iar echipele medicale sunt supuse unei presiuni tot mai mari: trebuie să ofere tratamente precise și personalizate, gestionând în același timp capacitatea limitată a specialiștilor. „Radioterapia adaptivă se bazează pe un singur principiu: tratamentul trebuie să se adapteze pacientului, nu invers”, a declarat Arthur Kaindl, directorul Varian, divizia Siemens Healthineers dedicată îngrijirii oncologice. El a indicat lansarea sistemului Accela drept cel mai recent progres al companiei în materie de precizie și adaptare.

Agenți științifici și operațiuni spitalicești

Comunicarea evaluează cheltuielile globale pentru cercetare și dezvoltare științifică la 3,8 trilioane de dolari, iar bugetele farmaceutice anuale se apropie de 300 de miliarde de dolari. De asemenea, prezintă agenții științifici și laboratoarele autonome drept o modalitate de a conecta proiectarea, experimentarea și învățarea într-un ciclu continuu.

Companiile din domeniul tehnologiilor de cercetare și laborator folosesc NVIDIA BioNeMo, o platformă deschisă de dezvoltare pentru biologia bazată pe IA și descoperirea de medicamente, alături de Nemotron și de alte tehnologii NVIDIA, pentru a crea agenți științifici, precum și modele și instrumente specializate care conectează proiectarea medicamentelor, datele științifice și fluxurile de lucru din laborator. Benchling ancorează agenții în date experimentale, context de cercetare și fluxuri de lucru științifice interconectate, în timp ce Biolevate conectează date biologice, instrumente specializate și raționament bazat pe agenți în procesele de descoperire și dezvoltare a medicamentelor. Boltz dezvoltă modele specializate pe care agenții le pot folosi pentru a prezice structuri moleculare și pentru a proiecta și evalua candidați; compania prezintă, de asemenea, în avanpremieră un agent științific care planifică fluxuri de lucru și interpretează rezultatele. Automata conectează agenții științifici la infrastructura automatizată de laborator, astfel încât aceștia să poată iniția experimente și să înregistreze rezultate structurate și contextualizate.

Co-cercetătorul bazat pe IA al Genedata va coordona proiectarea și testarea proteinelor în cadrul facilității de proiectare a proteinelor din laboratorul autonom al Danaher, într-un flux de lucru care va integra RFD4-Proteina, astfel încât rezultatele experimentale să ghideze următoarea rundă de proiectare. Hologen combină modelele sale mari pentru medicină cu NVIDIA Nemotron pentru a crea oameni de știință clinici bazați pe IA, care transformă datele imagistice și clinice în informații despre evoluția pacienților, utile pentru proiectarea studiilor clinice, iar Therna Biosciences folosește raționamentul bazat pe modele lingvistice mari pentru a conecta dovezile experimentale și proiectarea medicamentelor pe bază de ARN.

În ceea ce privește operațiunile clinice, comunicatul precizează că sistemele de sănătate din întreaga Europă lucrează la extinderea accesului la îngrijiri specializate, reducând în același timp sarcinile administrative ale echipelor medicale. Avelios, Corti, Dedalus, Dawn Health și Sword dezvoltă soluții bazate pe NVIDIA Nemotron, cu aplicații care variază de la scribi medicali bazați pe IA și îngrijire clinică asistată de IA până la servicii personalizate de sprijin pentru pacienți. PolyAI dezvoltă soluții bazate pe NVIDIA Agent Toolkit pentru o implementare de dialog multilingvă împreună cu furnizorul de software medical Corilus, a cărui rețea cuprinde peste 70.000 de profesioniști din domeniul sănătății din Belgia și Franța. Apian și VitVio folosesc modelele lumii NVIDIA Cosmos și bibliotecile NVIDIA Omniverse pentru a crea gemeni digitali care monitorizează și îmbunătățesc operațiunile spitalicești.