Protai 利用 NVIDIA NIM 和 AlphaFold 提升蛋白质结构预测

在药物研发领域的重大进展中，作为 NVIDIA Inception 计划的成员，Protai 正在利用尖端技术来提升蛋白质结构预测。通过整合诸如 AlphaFold 和 NVIDIA NIM 微服务等突破性技术，Protai 旨在革新生物科技公司和研究机构研究蛋白质结构的方式，据 NVIDIA 称。

蛋白质结构预测的创新方法

Protai 的平台利用质谱蛋白质组学和生成 AI 模型来开发精准医学解决方案。这一整合在捕捉不同蛋白质状态结构变化方面至关重要，从而有助于更准确地预测特定的作用机制。该公司的方法超越了单一蛋白质构象，专注于蛋白质的动态特性，这些特性会根据环境因素呈现多种形式。

通过 NVIDIA NIM 提升预测能力

为了加速 AI 推理，Protai 采用了 NVIDIA NIM 微服务。这些服务旨在优化生成 AI 生物模型，使 Protai 能够在蛋白质结构预测中实现更高的吞吐量和更低的延迟。这种技术协同作用使 Protai 在药物研发方面取得了显著进展，提供准确且可扩展的预测。

案例研究：H3-H4 蛋白质复合体

Protai 在预测 H3-H4 蛋白质复合体结构方面展示了其能力，该复合体对 DNA 可及性和稳定性至关重要。通过使用 AlphaFold2-Multimer NIM，Protai 生成了具有视觉代表信心水平的结构预测。交联质谱（XL-MS）数据的整合进一步完善了这些预测，提供了验证或揭示新潜在蛋白质状态的实验锚点。

利用 NVIDIA NIM 进行可扩展部署

Protai 通过使用 NVIDIA NIM 部署 AlphaFold-Multimer，实现了可扩展和优化的预测，这对于处理复杂的蛋白质相互作用至关重要。NVIDIA 的预优化推理容器的使用确保了优越的性能，无论是在本地还是在云环境中。此设置允许多个蛋白质复合体的并行处理，大大减少了预测时间，尤其是对于大型复合体。

Protai 的创新工作流程结合了结构预测与独特的实验数据，体现了 AI 在推动药物研发方面的潜力。通过利用 NVIDIA 的 AI 基础设施，Protai 在精准医学中开辟了新领域，增强了我们对蛋白质相互作用及其治疗开发意义的理解。

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