NVIDIA和MMseqs2通过GPU加速革新蛋白设计
realtime news Jun 12, 2025 13:57
NVIDIA与MMseqs2的合作通过GPU加速增强了蛋白序列比对，有望在AI驱动的药物发现和蛋白设计中取得显著进展。
在一项突破性的进展中，NVIDIA与MMseqs2联手加速蛋白序列比对，这是现代生物学和医学中至关重要的过程。根据NVIDIA的一篇文章，这一合作利用GPU加速来增强AI驱动的药物发现、结构预测和蛋白设计。
蛋白序列比对的重要性
蛋白序列比对对于理解基因功能和进化关系至关重要，这可以为药物开发提供信息。通过将新蛋白与已知序列进行比较，科学家可以推断其结构和功能，从而识别出有前途的药物靶点和致病突变。然而，基因组数据的迅速扩展对传统的比对工具构成挑战。
比对技术的进步
历史上，诸如BLAST这样的工具在20世纪90年代加速了搜索过程。然而，随着数据的增长，需求更高效的算法。MMseqs2诞生于2010年代，它的速度比其前任快400倍以上，使其在基因组注释和药物发现中不可或缺。随着数据量的增加，向GPU加速的转变变得越来越重要。
MMseqs2-GPU：向前的一大步
MMseqs2-GPU利用GPU特定的加速在CUDA上执行多重序列比对，显著超越了以往的方法。GPU版本采用并行算法直接为比对打分而不引入间隙，从而提高了速度和效率。关键进展包括在八个GPU上实现高达100 TCUPS，并大幅降低蛋白序列搜索的成本。
对AI驱动工作流程的影响
更快的多重序列比对（MSA）对AI驱动的工作流程有重大影响。例如，它们主导了AlphaFold2等模型的推断和训练时间，MMseqs2-GPU在结构预测中的加速达到传统方法的23倍。这种加速带来了显著的成本节约和药物发现流程中的效率改善。
生物信息学的未来方向
NVIDIA和MMseqs2之间的合作代表了蛋白科学的重大进步，使得在功能、进化和药物发现方面更快获得洞察。随着AI模型日益将比对整合到预测工作流程中，GPU加速继续重新定义分子研究，承诺在医学和生物技术领域取得更大突破。
有关更详细的信息，请访问NVIDIA网站上的原文。
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