- NVIDIA 與華盛頓大學醫學院蛋白質設計研究所（UW Medicine Institute for Protein Design）共同推出全新開放模型 RFD4-Proteina，結合可程式化蛋白質設計與搜尋功能，為生物學研究開啟新領域。
- 西門子醫療正推動下一代適應性放射治療發展，運用 NVIDIA 智慧技術，透過代理型協同規劃、病患專屬模擬和機器人控制，提升患者獲得挽救生命的癌症照護機會。
- Automata、Benchling、Biolevate、Boltz、Danaher、Hologen 及 Therna Biosciences 正採用 NVIDIA BioNeMo 開放平台開發科學代理，串聯藥物設計、自主實驗室與生物學探索，加速研究人員從假設到實驗驗證的過程。
NVIDIA 今日宣布與全球頂尖醫療保健及研究機構展開合作，透過最新推出的開放模型 RFD4-Proteina 等技術推動蛋白質設計、加速藥物探索，並提升癌症照護的精準度。
生命科學研究人員必須在龐大的生物設計空間中進行搜尋，並設法縮短運算設計與實驗室測試之間的週期，以探索新藥。癌症照護團隊則面臨不同的挑戰：如何將複雜的影像與治療資料轉化為針對個別病患的精準治療計畫。
NVIDIA 開放模型、加速運算及物理智慧技術，可協助專家更快速評估更多的可能性，包括從設計新型蛋白質到規劃適應性放射治療等應用。
NVIDIA 醫療保健副總裁 Kimberly Powell 表示：「代理型 AI 與物理 AI 正在醫學領域開啟全新可能，從蛋白質設計、驅動自主實驗室，到改善個人化癌症照護。透過與醫療保健及生命科學領導機構合作，我們正加速科學探索，並在全球推動更精準、更普及的醫療照護。」
NVIDIA與華盛頓大學蛋白質設計研究所共同推出RFD4-Proteina
蛋白質是執行生命中許多重要功能的分子工具，而設計新型蛋白質可望為新藥、診斷及工業應用開闢新途徑。然而，要找出能夠執行特定設計功能的蛋白質，必須在龐大的設計可能性中進行搜尋。
NVIDIA 與華盛頓大學醫學院蛋白質設計研究所共同推出 RFD4-Proteina，這個全新的 NVIDIA BioNeMo™ 開放模型，結合可程式化蛋白質設計與搜尋能力。
此模型能生成符合特定目標的蛋白質設計，讓科學家與代理根據分子輸入資料、限制條件及評分目標，搜尋並改良設計。潛在應用包括設計能夠阻斷疾病進程的蛋白質，或在診斷檢測中偵測疾病徵兆。
根據研究論文初稿所公布的測試結果，RFD4-Proteina 在四組包括蛋白質結合、小分子結合、酵素支架設計及 DNA 結合的基準測試中，其運算設計成功率及生成輸送量皆高於評測基準。此模型可協助研究人員探索候選設計，並排定實驗室測試的優先順序，再透過實驗確認設計在受測條件下的表現。
2024 年諾貝爾化學獎得主暨華盛頓大學蛋白質設計研究所所長 David Baker 表示：「我們正從發現自然界既有蛋白質的時代，邁向能夠設計全新蛋白質的時代。RFD4-Proteina 拓展了科學家能夠創造的範圍，從有助於推動藥物探索的蛋白質，到能夠分解農藥的酵素。開放此模型將讓世界各地的研究人員能在此基礎上繼續發展，並追尋以往遙不可及的解決方案。」
RFD4-Proteina 即日起可透過 Amazon Bio Discovery、Anthropic 的 Claude Science、Benchling、Databricks、Google Cloud、Hugging Face、Nebius、OpenAI 及 Tamarind Bio 等合作夥伴取得，讓研究人員與開發人員將此開放蛋白質設計模型，整合至代理、雲端及科學運算工作流程。
西門子醫療與NVIDIA共同推動癌症照護發展
西門子醫療 與 NVIDIA 正合作運用代理型與機器人智慧，開發下一代適應性放射治療，結合影像與腫瘤學專業，以及加速運算與模擬技術，簡化工作流程，並讓更多病患能獲得照護。
預估至 2050 年，全球每年將有約 3,500 萬人被診斷罹患癌症。照護團隊面臨日益增加的壓力，必須在專科人力有限的情況下，提供精準且個人化的治療。提升效率能讓更多病患獲得照護，同時維持必要的精準度，確保處方劑量投送至腫瘤，並保護周圍健康組織。
西門子醫療正與 NVIDIA 合作，透過代理型協同規劃、針對個別病患的模擬及即時運算，進一步發展適應性放射治療。雙方正探索運用 NVIDIA Nemotron™ 開放基礎模型，驅動代理型協同規劃，旨在協助腫瘤科醫師評估並改良個人化治療策略。這些模型隨後可結合 NVIDIA CUDA® 加速的劑量計算，快速執行針對個別病患的模擬，並透過 NVIDIA Holoscan 平台，將即時感測器資料與 AI 及模擬串聯，以支援適應性治療。
西門子醫療癌症照護事業瓦里安負責人 Arthur Kaindl 表示：「適應性放射治療建立在一項原則之上，治療應配合病患調整，而非要求病患配合治療。我們在精準度與適應性方面已取得重要進展，近期推出的 Accela 系統就是最新成果。我們與 NVIDIA 的合作奠基於這些進展，探索 AI 與即時運算如何讓臨床醫師更快獲得更深入的洞察，做出充分掌握資訊的決策，更有信心地調整治療，並為更多病患提供個人化照護。」
科學代理推動藥物探索與開發
生命科學是全球最重要的科學研究前沿領域之一，全球科學研發支出已達 3.8 兆美元，製藥產業年度預算接近 3,000 億美元。
科學代理與自主實驗室可將設計、實驗與學習串聯成持續運作的循環，協助將更多研發投資轉化為證據、洞察，最終促成新療法的開發。
為加速探索，並讓科學家能專注於仰賴他們才能完成的工作，研究及實驗室技術公司正採用支援 AI 驅動的生物學與藥物探索的 NVIDIA BioNeMo 開放開發平台，搭配 Nemotron 及其他 NVIDIA 技術，開發科學代理，以及串聯藥物設計、科學資料與實驗室工作流程的專用模型和工具：
- Benchling 正以實驗資料、研究脈絡及相互串聯的科學工作流程，作為代理運作的依據。
- Biolevate 正在藥物探索與開發過程中，串聯生物資料、專用科學工具及代理型推理。
- Boltz 正開發專用模型與工具，讓科學代理可用於預測分子結構，以及設計與評估候選分子。該公司也正預覽一款科學代理，可規劃工作流程、運用適當模型並解讀結果，以引導下一項實驗。
- Automata 正將科學代理與自動化實驗室基礎設施串聯，讓代理能透過工作流程啟動實驗，並擷取具備脈絡資訊的結構化結果。
- Genedata 的 AI 協作科學家將在 Danaher 自主實驗室的蛋白質設計工廠中，協調蛋白質設計與測試。此工作流程將納入 RFD4-Proteina，協助科學家運用實驗結果，引導下一輪設計。
- Hologen 正結合其大型醫學模型與 NVIDIA Nemotron，打造 AI 臨床科學家，協助研究人員將影像與臨床資料轉化為病患治療結果的洞察，為臨床試驗設計提供依據。
Therna Biosciences 正運用大型語言模型推理，串聯實驗證據與 RNA 藥物設計，協助科學家將生物學洞察轉化為候選療法。
NVIDIA開放模型簡化醫院營運，擴大專科醫療服務的可及性
歐洲各地醫療保健體系正致力於讓更多病患獲得專科醫療照護，同時減輕人力吃緊的照護團隊所承擔的行政工作。
Avelios、Corti、Dedalus、Dawn Health 及 Sword 也正運用 NVIDIA Nemotron，驅動從 AI 醫療紀錄員、AI 輔助臨床照護，到個人化病患支援服務等各種應用。
PolyAI 正採用 NVIDIA Agent Toolkit，透過與醫療軟體供應商 Corilus 合作部署多語言對話系統，加速病患取得照護的流程。Corilus 的服務網路在比利時與法國遍及逾 7 萬名醫療照護專業人員。
Apian 與 VitVio 則進一步將相關技術延伸至物理世界，運用 NVIDIA Cosmos™ 世界模型及 NVIDIA Omniverse™ 函式庫打造數位孿生，以監控並改善醫院營運。
歡迎觀看 NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳在 GTC Berlin 的主題演講，並探索更多議程。
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