NVIDIA เปิดตัวโมเดลออกแบบโปรตีนแบบเปิด RFD4-Proteina ร่วมกับ UW Medicine

เมื่อวันที่ 21 ตุลาคม 2026 NVIDIA ประกาศความร่วมมือหลายโครงการด้านการดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวภาพในงาน GTC Berlin โดยมีไฮไลต์คือการเปิดตัว RFD4-Proteina โมเดลออกแบบโปรตีนแบบเปิดที่พัฒนาร่วมกับ UW Medicine Institute for Protein Design และความร่วมมือใหม่ด้านรังสีรักษาแบบปรับตามผู้ป่วยกับ Siemens Healthineers

NVIDIA เชื่อมโยงประกาศเหล่านี้กับความท้าทายสองประการที่วงการกำลังเผชิญ ได้แก่ นักวิจัยด้านวิทยาศาสตร์ชีวภาพต้องค้นหาภายในขอบเขตการออกแบบทางชีววิทยาอันกว้างใหญ่ และลดระยะเวลาตั้งแต่การออกแบบด้วยคอมพิวเตอร์จนถึงการทดสอบในห้องปฏิบัติการ ขณะที่ทีมดูแลผู้ป่วยมะเร็งต้องแปลงข้อมูลภาพถ่ายและข้อมูลการรักษาที่ซับซ้อนให้เป็นแผนการรักษาที่แม่นยำสำหรับผู้ป่วยแต่ละราย Kimberly Powell รองประธานฝ่ายการดูแลสุขภาพของ NVIDIA กล่าวว่า AI แบบเอเจนต์และ AI เชิงกายภาพกำลังเปิดโอกาสใหม่ ๆ ในวงการแพทย์ ตั้งแต่การออกแบบโปรตีน ห้องปฏิบัติการอัตโนมัติ ไปจนถึงการดูแลผู้ป่วยมะเร็งที่ตอบโจทย์แต่ละบุคคลมากขึ้น

RFD4-Proteina เป็นโมเดลแบบเปิดของ NVIDIA BioNeMo ที่ผสานการออกแบบโปรตีนแบบตั้งโปรแกรมได้เข้ากับความสามารถในการค้นหา โมเดลสร้างแบบโปรตีนที่มุ่งเป้าหมาย ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์และเอเจนต์ค้นหาและปรับปรุงตัวเลือกที่เป็นไปได้โดยใช้ข้อมูลนำเข้าระดับโมเลกุล ข้อจำกัด และเกณฑ์การให้คะแนน NVIDIA ระบุการประยุกต์ใช้ที่เป็นไปได้ ซึ่งรวมถึงการออกแบบโปรตีนเพื่อยับยั้งกระบวนการก่อโรค หรือตรวจหาสัญญาณของโรคในการทดสอบวินิจฉัย

NVIDIA รายงานว่า ในการทดสอบที่อธิบายไว้ในร่างงานวิจัย RFD4-Proteina มีอัตราความสำเร็จในการออกแบบด้วยคอมพิวเตอร์และปริมาณการสร้างสูงกว่าค่าพื้นฐานที่นำมาประเมิน ในชุดทดสอบมาตรฐานทั้งสี่ด้าน ได้แก่ การจับกับโปรตีน การจับกับโมเลกุลขนาดเล็ก โครงสร้างรองรับเอนไซม์ และการจับกับ DNA บริษัทระบุว่าโมเดลนี้ช่วยให้นักวิจัยสำรวจและจัดลำดับความสำคัญของตัวเลือกเพื่อนำไปทดสอบในห้องปฏิบัติการ ซึ่งการทดลองจะเป็นตัวกำหนดว่าแบบที่ออกแบบไว้ทำงานอย่างไรภายใต้เงื่อนไขที่ทดสอบ

David Baker ผู้ได้รับรางวัลโนเบลสาขาเคมีประจำปี 2024 และผู้อำนวยการ Institute for Protein Design แห่ง University of Washington อธิบายว่างานนี้เป็นการเปลี่ยนจากการค้นพบโปรตีนที่ธรรมชาติสร้างขึ้น ไปสู่การออกแบบโปรตีนชนิดใหม่ทั้งหมด เขากล่าวว่า “RFD4-Proteina ขยายขอบเขตสิ่งที่นักวิทยาศาสตร์สร้างได้ ตั้งแต่โปรตีนที่อาจช่วยพัฒนาการค้นคว้ายา ไปจนถึงเอนไซม์ที่ย่อยสลายสารกำจัดศัตรูพืช” พร้อมเสริมว่าการเปิดให้ใช้โมเดลนี้จะช่วยให้นักวิจัยทั่วโลกนำไปต่อยอดได้

NVIDIA ระบุว่าโมเดลนี้พร้อมใช้งานผ่านพันธมิตรต่าง ๆ ซึ่งรวมถึง Amazon Bio Discovery, Claude Science ของ Anthropic, Benchling, Databricks, Google Cloud, Hugging Face, Nebius, OpenAI และ Tamarind Bio ช่วยให้นักวิจัยและนักพัฒนาผสานโมเดลเข้ากับเวิร์กโฟลว์ด้านเอเจนต์ คลาวด์ และการประมวลผลทางวิทยาศาสตร์ได้

สถาปัตยกรรมโมเดล การอนุญาตให้ใช้งาน และความพร้อมให้บริการ

เอกสารข้อมูลโมเดลที่เผยแพร่บน Hugging Faceโดย Baker Lab แห่ง Institute for Protein Design และ NVIDIA GenAIR อธิบายว่า RFD4-Proteina เป็นโมเดลจับคู่โฟลว์สำหรับการออกแบบชีวโมเลกุล ซึ่งสร้างลำดับโปรตีนและโครงสร้างอะตอมทั้งหมดไปพร้อมกัน โดยมีบริบทระดับโมเลกุลที่ผู้ใช้ต้องการคงไว้เป็นเงื่อนไข เช่น เป้าหมายการจับ โมทิฟของเอนไซม์ ลิแกนด์ หรือลักษณะโครงสร้างที่เลือกไว้ น้ำหนักโมเดลที่เผยแพร่มีพารามิเตอร์ 435.6 ล้านตัว จัดเก็บในรูปแบบ FP32 ขนาด 1.74 GB และทำงานในรูปแบบ BF16 ภายใต้สัญญาอนุญาต BSD 3-Clause

เอกสารระบุว่าน้ำหนักโมเดลเผยแพร่เมื่อวันที่ 19 ตุลาคม 2026 และมีการผสานการรองรับน้ำหนักดังกล่าวเข้าในไลบรารี Diffusers เมื่อวันที่ 20 ตุลาคม 2026 ตัวอย่างการใช้งาน ซึ่งรวมถึงโปรตีนจับกับ PD-L1 การออกแบบแอนติบอดี HER2 ใหม่ โมทิฟเร่งปฏิกิริยาของเอนไซม์ และช่องจับโมเลกุลขนาดเล็ก แสดงให้เห็นเวิร์กโฟลว์การกำหนดเงื่อนไข โดยเอกสารระบุว่าตัวอย่างเหล่านี้ไม่ใช่ผลการทดลองด้านการจับหรือกิจกรรมเร่งปฏิกิริยา เอกสารรายงานว่า เมื่อใช้ NVIDIA H200 เพียงหนึ่งตัว การออกแบบ 250 โทเค็นใช้เวลา 5.0 วินาทีในรูปแบบ BF16 หรือ 2.8 วินาทีหลังการคอมไพล์แบบแบ่งส่วน

เอกสารข้อมูลโมเดลสำหรับการติดตั้งใช้งาน NVIDIA NIMอธิบายว่า RFD4-Proteina เป็นโมเดลกำเนิดแบบรวมที่พัฒนาโดยทีม Generative AI ของ NVIDIA และ David Baker Lab แห่ง Institute for Protein Design โดยรองรับงานออกแบบ 7 ประเภท ได้แก่ การสร้าง การสร้างโครงสร้างรองรับโมทิฟ การออกแบบเอนไซม์ การออกแบบตัวจับโมเลกุลขนาดเล็ก การออกแบบแอนติบอดี การแพร่แบบบางส่วน และการพับย้อนกลับ การติดตั้งใช้งานรองรับการค้นหาแบบบีมที่ชี้นำด้วยรางวัลตลอดเส้นทางการแพร่ ทำให้คำขอสามารถปรับผลให้เหมาะกับเมตริกที่คำนวณได้ภายในเครื่อง แทนที่จะส่งคืนตัวอย่างเดียวที่ไม่มีการจัดอันดับ เอกสารระบุว่าโมเดลเผยแพร่เมื่อวันที่ 20 ตุลาคมบน build.nvidia.com และ NGC ในงาน GTC Berlin ระบุว่า Institute for Protein Design เป็นผู้ฝึกน้ำหนักโมเดลโดยไม่เปิดเผยองค์ประกอบของข้อมูลฝึก และกำหนดให้โมเดลพร้อมสำหรับการใช้งานทั้งเชิงพาณิชย์และไม่ใช่เชิงพาณิชย์

ความร่วมมือด้านรังสีรักษาแบบปรับตามผู้ป่วยของ Siemens Healthineers

Siemens Healthineers และ NVIDIA กำลังร่วมกันพัฒนารังสีรักษาแบบปรับตามผู้ป่วยรุ่นถัดไป โดยใช้ปัญญาประดิษฐ์แบบเอเจนต์และหุ่นยนต์ ผสานความเชี่ยวชาญด้านการสร้างภาพและมะเร็งวิทยาเข้ากับการประมวลผลแบบเร่งความเร็วและการจำลองสถานการณ์ NVIDIA กำลังศึกษาการนำโมเดลพื้นฐานแบบเปิด Nemotronมาใช้ขับเคลื่อนการวางแผนร่วมกันด้วยเอเจนต์ โดยมีเป้าหมายเพื่อช่วยให้แพทย์มะเร็งวิทยาประเมินและปรับปรุงแนวทางการรักษาเฉพาะบุคคล ตามข้อมูลในประกาศ จากนั้นอาจผสานโมเดลเข้ากับการคำนวณปริมาณรังสีที่เร่งความเร็วด้วย CUDA เพื่อจำลองสถานการณ์เฉพาะผู้ป่วยได้อย่างรวดเร็ว รวมถึงแพลตฟอร์ม NVIDIA Holoscan ซึ่งเชื่อมโยงข้อมูลจากเซ็นเซอร์แบบเรียลไทม์เข้ากับ AI และการจำลองสถานการณ์ เพื่อสนับสนุนการรักษาที่ปรับเปลี่ยนตามผู้ป่วย

ข่าวประชาสัมพันธ์ระบุว่า ภายในปี 2050 คาดว่าจะมีผู้ได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นมะเร็งทั่วโลกประมาณ 35 ล้านคนต่อปี ขณะที่ทีมดูแลผู้ป่วยต้องเผชิญแรงกดดันที่เพิ่มขึ้นในการให้การรักษาที่แม่นยำและเหมาะกับผู้ป่วยแต่ละราย ท่ามกลางขีดความสามารถที่จำกัดของผู้เชี่ยวชาญ «การฉายรังสีรักษาแบบปรับเปลี่ยนตามผู้ป่วยตั้งอยู่บนหลักการเดียว นั่นคือการรักษาควรปรับให้เหมาะกับผู้ป่วย ไม่ใช่ให้ผู้ป่วยต้องปรับตัวเข้ากับการรักษา» Arthur Kaindl หัวหน้า Varian ซึ่งเป็นธุรกิจด้านการดูแลรักษามะเร็งของ Siemens Healthineers กล่าว เขายกการเปิดตัวระบบ Accela ให้เป็นความก้าวหน้าล่าสุดของบริษัทในด้านความแม่นยำและการปรับการรักษาให้เหมาะกับผู้ป่วย

เอเจนต์วิทยาศาสตร์และการดำเนินงานของโรงพยาบาล

ข่าวประชาสัมพันธ์ระบุว่า การวิจัยและพัฒนาทางวิทยาศาสตร์ทั่วโลกมีมูลค่า 3.8 ล้านล้านดอลลาร์ ขณะที่งบประมาณด้านเภสัชกรรมต่อปีใกล้แตะ 300,000 ล้านดอลลาร์ และนำเสนอเอเจนต์วิทยาศาสตร์กับห้องปฏิบัติการอัตโนมัติในฐานะหนทางเชื่อมโยงการออกแบบ การทดลอง และการเรียนรู้เข้าด้วยกันเป็นวงจรต่อเนื่อง

บริษัทเทคโนโลยีด้านการวิจัยและห้องปฏิบัติการกำลังใช้ NVIDIA BioNeMo ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มพัฒนาแบบเปิดสำหรับชีววิทยาและการค้นพบยาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ควบคู่กับ Nemotron และเทคโนโลยีอื่น ๆ ของ NVIDIA เพื่อสร้างเอเจนต์วิทยาศาสตร์ รวมถึงโมเดลเฉพาะทางและเครื่องมือที่เชื่อมโยงการออกแบบยา ข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ และขั้นตอนการทำงานในห้องปฏิบัติการ Benchling กำลังทำให้เอเจนต์อ้างอิงข้อมูลการทดลอง บริบทการวิจัย และขั้นตอนการทำงานทางวิทยาศาสตร์ที่เชื่อมโยงกัน ขณะที่ Biolevate กำลังเชื่อมโยงข้อมูลชีวภาพ เครื่องมือเฉพาะทาง และการให้เหตุผลแบบเอเจนต์ตลอดกระบวนการค้นพบและพัฒนายา Boltz กำลังพัฒนาโมเดลเฉพาะทางที่เอเจนต์สามารถใช้ทำนายโครงสร้างโมเลกุล รวมถึงออกแบบและประเมินสารตัวเลือก อีกทั้งกำลังเผยโฉมเอเจนต์วิทยาศาสตร์ที่วางแผนขั้นตอนการทำงานและแปลผลลัพธ์ Automata กำลังเชื่อมโยงเอเจนต์วิทยาศาสตร์เข้ากับโครงสร้างพื้นฐานห้องปฏิบัติการอัตโนมัติ เพื่อให้เอเจนต์เริ่มการทดลองและบันทึกผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างพร้อมบริบทประกอบได้

ผู้ช่วยนักวิทยาศาสตร์ AI ของ Genedata จะประสานงานการออกแบบและทดสอบโปรตีนในโรงงานออกแบบโปรตีนภายในห้องปฏิบัติการอัตโนมัติของ Danaher โดยขั้นตอนการทำงานนี้จะนำ RFD4-Proteina มาใช้ เพื่อให้ผลการทดลองเป็นแนวทางสำหรับการออกแบบรอบถัดไป Hologen กำลังผสานโมเดลการแพทย์ขนาดใหญ่ของตนเข้ากับ NVIDIA Nemotron เพื่อสร้างนักวิทยาศาสตร์คลินิก AI ซึ่งแปลงข้อมูลภาพถ่ายทางการแพทย์และข้อมูลทางคลินิกเป็นข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับผลลัพธ์ของผู้ป่วย เพื่อนำไปใช้ประกอบการออกแบบการทดลองทางคลินิก ส่วน Therna Biosciences กำลังใช้การให้เหตุผลของโมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อเชื่อมโยงหลักฐานจากการทดลองเข้ากับการออกแบบยาที่ใช้ RNA

ในด้านการดำเนินงานทางคลินิก ข่าวประชาสัมพันธ์ระบุว่า ระบบสาธารณสุขทั่วยุโรปกำลังดำเนินงานเพื่อขยายการเข้าถึงการดูแลเฉพาะทาง พร้อมลดภาระงานธุรการของทีมดูแลผู้ป่วย Avelios, Corti, Dedalus, Dawn Health และ Sword กำลังพัฒนาต่อยอดบน NVIDIA Nemotron โดยนำไปใช้ตั้งแต่ผู้ช่วยจดบันทึกทางการแพทย์และการดูแลทางคลินิกที่มี AI ช่วย ไปจนถึงบริการสนับสนุนผู้ป่วยแบบเฉพาะบุคคล PolyAI กำลังพัฒนาต่อยอดบน NVIDIA Agent Toolkit ในการติดตั้งใช้งานระบบสนทนาหลายภาษา ร่วมกับ Corilus ผู้ให้บริการซอฟต์แวร์ทางการแพทย์ ซึ่งมีเครือข่ายครอบคลุมบุคลากรทางการแพทย์กว่า 70,000 คนทั่วเบลเยียมและฝรั่งเศส Apian และ VitVio กำลังใช้โมเดลโลก NVIDIA Cosmos และไลบรารี NVIDIA Omniverse เพื่อสร้างฝาแฝดดิจิทัลสำหรับติดตามและปรับปรุงการดำเนินงานของโรงพยาบาล