創薬・生体分子研究向けAIプラットフォーム「NVIDIA BioNeMo」動作用 GB300ワークステーション

創薬に携わるすべての科学者のための AI ツール

※掲載製品は参考価格となりますので、最新価格については都度お問い合わせください。

製品紹介

NVIDIA BioNeMoは、AI主導の創薬およびバイオロジー研究を加速させるためにNVIDIAが開発した、生成AIおよびオープンプラットフォームです。タンパク質構造解析、分子特性の予測、新規分子の生成など、創薬のさまざまな工程をGPUアクセラレーテッドコンピューティングと組み合わせて大幅に効率化します。

BioNeMoは、従来の「偶然による発見」に頼っていた創薬プロセスを、「デザインによる発見(予測可能な科学)」へと変革し、年間3,000億ドルにのぼるR&Dコストの削減と新薬開発の成功率向上を目指しています。主に以下の2つの強力なコンポーネントで構成されています。

・BioNeMo Framework(大規模トレーニングプラットフォーム)
ESM-2やEvo2といった生体分子AIモデルのトレーニングとファインチューニングに最適化された環境を提供します。NVIDIA GPUとのネイティブな統合により、数十億パラメータ規模のモデル学習時間を劇的に短縮します。

・BioNeMo Blueprint(本番環境対応ワークフロー)
タンパク質バインダーの設計や仮想スクリーニング、分子ドッキングなどのタスクにすぐに使用できるリファレンスワークフローを提供します。AlphaFold2やRFdiffusionなどの高度なAIモデルが統合されています。

さらに、BioNeMoエコシステムは以下のような最新の拡張機能を含みます。

・多様なオープンモデル: RNAの構造予測を行う「RNAPro」や、AIが設計した医薬品候補化合物が化学的に合成可能かを検証する「ReaSyn v2」などが利用可能です。
・自律型ラボ(Autonomous Lab)の実現: NVIDIA NeMoやロボティクス(NVIDIA Isaac Sim等)と連携し、人間の継続的な介入なしに実験のプロトコル生成から実行、リアルタイムでの品質管理までを自律的に行うシステム構築が進められています。

■NVIDIA BioNeMo 推奨ワークステーションのご案内
クラウドベースでの利用に加え、BioNeMoはオンプレミス環境でもその真価を発揮します。非公開の化合物情報や機密性の高い研究データを自社管理環境で安全に取り扱いながら、AIモデルのカスタマイズや大量の推論処理をローカルで高速に実行するためには、NVIDIA NIMを活用したハイエンドワークステーションの導入が最適です。
データセンター級の処理能力を研究室に最新のNVIDIA GPUを複数基搭載した専用ワークステーションは、BioNeMoの分子生成AIや生体分子計算モデルをローカルで利用するための強力な計算基盤となります。

特長詳細
・強固なセキュリティ
社外に出せない独自の化合物データや研究記録を、セキュアなローカル環境で直接処理可能です。
・スケーラビリティ
社内の既存HPCシステムや実験データ管理環境とのシームレスな連携を設計しやすく、研究規模に応じた拡張が可能です。
・コストパフォーマンス
トライ&エラーを繰り返す大量の推論タスクやファインチューニングにおいて、クラウドの従量課金を気にせず24時間計算リソースをフル活用できます。

製薬、化学、機能性材料開発の現場において、新規リード化合物の探索や標的タンパク質との相互作用評価など、膨大な候補からの絞り込みプロセスを強力にバックアップします。アプライドでは、計算化学の新たな扉を開く専用ワークステーションの導入仕様やカスタマイズ構成につきましては、研究内容に合わせて最適なシステムをご提案いたします。

仕様・スペック

研究データを社内に保持したままAI創薬を研究部門の手元へ

■NVIDIA BioNeMo × MSI XpertStation WS300 システム
BioNeMo Inference Runtimeによるタンパク質・複合体の構造予測を中心に化合物の前処理、結果の可視化、MD解析との連携を設計します。

<研究ワークフローの構成例>
ハードウェアと解析環境を用途に合わせて設計します
Grace CPU 72コア / Blackwell Ultra GPU / Ubuntu 24.04 LTS活用想定ソフト:BioNeMo Inference Runtime / RDKit / JupyterLab / OpenMM・GROMACS

748GBはCPU+GPUの合計で、GPU HBM容量は252GBです。
電源・排熱条件も事前確認が必要です。BioNeMoを核に、RDKitやMD解析環境を組み合わせるオンプレ研究基盤をご提案構造予測から、化合物解析へ
01 研究データを社内に保持未公開の配列・化合物情報をローカルで処理
02 大容量GPUメモリ構造予測・モデル評価の実行基盤に
03 解析ワークフローを統合データ整備から予測・評価までをつなぐオンプレAI創薬・ケモインフォマティクス

統合型ワークステーションのご提案
748GB CPU+GPUコヒーレントメモリ252GB GPUメモリ/HBM3e 400GbE ×2 ConnectX-8 / QSFP112

※仕様は構築提案です。WS300固有の動作・性能を保証するものではありません。対象モデル・Arm64依存関係・ライセンスを確認し、実データで検証して構成をご検討ください。
※製薬企業 / 創薬ベンチャー / 大学・生命科学研究室向けモデル・データ規模に合わせた構成をご検討、ご相談ください。

用途・実績例

BioNeMoは、膨大なデータを扱う計算化学や生体シミュレーションのプロセスを劇的に高速化させます。
主に以下の3つの領域で活用されています。

■製薬・創薬研究
新規リード化合物の探索と生成: 標的となる疾患に対して、最適な低分子化合物や高分子(抗体など)を生成・提案します。
特性予測と最適化: 候補物質の結合親和性、毒性、水溶性などを予測し、実験対象を絞り込みます。
タンパク質構造予測・ドッキング: 標的タンパク質の立体構造を高精度に予測し、薬剤分子との相互作用をシミュレーションします。

■化学・機能性材料開発
有機分子や添加剤、ポリマーなどの新素材候補の探索に生成AIを応用。従来のシミュレーション(量子化学計算や分子動力学)と組み合わせることで、未知の物性評価や分子設計を効率化します。

■大学・研究機関
独自の化合物データセットを用いた生体分子基盤モデルの構築や、特定タスクに向けたAIのファインチューニング実行環境として活用されています。

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