La Asociación Acelera los Workflows de Análisis Genómico; los Equipos Desarrollarán Juntos Grandes Modelos de Idiomas para el Descubrimiento y el Desarrollo de Terapias Dirigidas.

SANTA CLARA, Calif.—GTC—22 de septiembre de 2022—El día de hoy, NVIDIA anunció una sociedad con el Instituto Broad del MIT y Harvard para proporcionar la plataforma Terra cloud y sus más de 25,000 usuarios, provenientes de investigadores biomédicos de la academia, startups y grandes compañías farmacéuticas, con las herramientas de aceleración e inteligencia artificial necesarias para analizar rápidamente enormes cantidades de datos de atención de la salud.

La colaboración está diseñada para conectar las plataformas de computación de atención de la salud y la experiencia en IA de NVIDIA con los investigadores, científicos y plataformas abiertas de renombre mundial del Instituto Broad con un enfoque en tres áreas clave:

• Hacer que NVIDIA Clara™ Parabricks® esté disponible en la plataforma Terra: Parabricks, un conjunto de software acelerado por GPU para el análisis secundario de datos de secuenciación, ahora está disponible en seis nuevos workflows de Terra. Los usuarios ahora pueden analizar un genoma completo en solo una hora con Clara Parabricks, en comparación con las 24 horas en un entorno basado en CPU, y pueden reducir el costo de computación en más de la mitad.
• Desarrollo de grandes modelos de idiomas (LLM): Los investigadores desarrollarán modelos fundamentales para el ADN y el ARN, los componentes fundamentales de la vida, para comprender mejor la biología humana utilizando NVIDIA BioNeMo, un framework de aplicaciones de IA que se anunció hoy para grandes modelos de idiomas en biología.
• Llevar el deep learning mejorado al Kit de Herramientas de Análisis Genómico (GATK): NVIDIA está contribuyendo con un nuevo modelo de deep learning directamente al kit de herramientas GATK del Instituto Broad , el estándar de la industria utilizado por más de 100,000 investigadores, que ayuda a identificar variantes genéticas asociadas con enfermedades. Esto ayudará a los investigadores en el descubrimiento de fármacos a desarrollar nuevas terapias.

“Existe una necesidad en todo el ecosistema de la atención de la salud de contar con mejores herramientas computacionales que permitan avances en la forma en que entendemos las enfermedades, desarrollamos diagnósticos y brindamos tratamientos”, dijo Kimberly Powell, vicepresidenta de atención médica de NVIDIA. “Al expandir nuestra colaboración con el Instituto Broad , podemos aportar el poder de los grandes modelos de idiomas para ofrecer soluciones conjuntas y reducir la división entre la información de los investigadores y los beneficios reales para los pacientes”.

El Instituto Broad tiene como objetivo permitir la próxima generación de investigación biomédica colaborativa al proporcionar una plataforma de cloud abierto que conecta a los investigadores tanto entre sí como con los conjuntos de datos y herramientas que necesitan para lograr avances científicos.

“Las ciencias de la vida se encuentran en medio de una revolución de datos, y los investigadores necesitan un nuevo enfoque para incorporar el machine learning en la biomedicina”, dijo Anthony Philippakis, director de datos del Instituto Broad. “Con esta colaboración, nuestro objetivo es expandir nuestra misión de intercambio de datos y procesos colaborativos para escalar la investigación genómica”.

Grandes Modelos de Idiomas para Estudiar Enfermedades

El framework NVIDIA BioNeMo incluye LLM previamente entrenados para proteínas y química que simplifican el entrenamiento, la inferencia y el escalado. BioNeMo es una extensión del framework NVIDIA NeMo Megatron y es específico del dominio de la química, las proteínas y las secuencias de ADN/ARN.

BioNeMo permite a los desarrolladores entrenar e implementar eficazmente LLM de biología con miles de millones de parámetros.

Juntos, los equipos de ambas organizaciones se basarán en este trabajo, a fin de crear nuevos modelos para agregar a la colección BioNeMo y poner a disposición la plataforma Terra.

Software de NVIDIA para la IA Específica del Dominio

Los workflows acelerados por GPU de NVIDIA Parabricks proporcionan a los investigadores tiempos de respuesta más rápidos y costos más bajos para una amplia gama de análisis de datos genómicos. Para el workflow de línea germinal de mejores prácticas de GATK de Broad, hacer el análisis con Parabricks en GPU puede ser hasta 24 veces más rápido y con menos de la mitad del costo.

Los investigadores del Instituto Broad también obtendrán acceso a MONAI, un framework de deep learning de código abierto para la IA para la generación de imágenes médicas, así como a NVIDIA RAPIDS™, un kit de herramientas de ciencia de datos acelerado por GPU para una preparación de datos más rápida, que se puede utilizar para el análisis genómico de una sola célula.

Únete al acceso anticipado para el servicio NVIDIA BioNeMo LLM y obtén más información sobre la integración de Clara Parabricks y Terra.

Para obtener más información sobre NVIDIA Clara, mira el discurso destacado de GTC a cargo de Jensen Huang.

Acerca de NVIDIA

Desde su fundación en 1993, NVIDIA (NASDAQ: NVDA) ha sido pionera en computación acelerada. En 1999, la invención de la GPU por parte de la empresa generó el crecimiento del mercado de juegos para PC, redefinió los gráficos por computación modernos y revolucionó la computación en paralelo. NVIDIA ahora es una empresa de computación de pila completa con ofertas a escala de data centers que están cambiando la industria. Obtén más información en https://nvidianews.nvidia.com/.

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Algunas declaraciones de este comunicado de prensa, lo que incluye, con carácter meramente enunciativo, las declaraciones relacionadas con los beneficios y el impacto de nuestras sociedades, incluidos con el Instituto Broad y la integración de Clara Parabricks con Terra; los beneficios, el rendimiento, el impacto y la disponibilidad de nuestros productos y tecnologías, incluidos NVIDIA Clara Parabricks, NVIDIA BioNeMo, NVIDIA NeMo Megatron y NVIDIA RAPIDS; una revolución de datos en las ciencias naturales; y la necesidad de mejores herramientas computacionales en todo el ecosistema de la salud son declaraciones a futuro que están sujetas a riesgos e incertidumbres que pueden hacer que los resultados reales difieran de los esperados. Los factores importantes que pueden causar que los resultados reales difieran significativamente incluyen los siguientes: condiciones económicas globales, nuestra confianza en terceros para la fabricación, ensamblado, empaquetado y prueba de nuestros productos, el impacto del desarrollo tecnológico y la competencia; el desarrollo de nuevos productos y tecnologías o mejoras de nuestros productos y tecnologías existentes; la aceptación del mercado de nuestros productos o los productos de nuestros socios; los defectos de diseño, fabricación o de software; los cambios en las preferencias o demandas de los clientes; los cambios en las normas de la industria y las interfaces; la pérdida inesperada de rendimiento de nuestros productos o tecnologías cuando se integran en sistemas; como también otros factores que se detallan ocasionalmente en los archivos de informes de NVIDIA más recientes con la Comisión de Seguridad e Intercambio (SEC, por sus siglas en inglés) que incluyen, con carácter meramente taxativo, el informe anual o el formulario 10-K y los informes cuatrimestrales sobre el formulario 10-Q. En la página web de la empresa, se publican copias de los informes presentados en la SEC. También están disponible en NVIDIA sin cargo. Estas declaraciones a futuro no son garantías de un rendimiento futuro y se refieren solo a la fecha establecida aquí; excepto donde lo requiera la ley, NVIDIA renuncia a cualquier obligación de actualizar estas declaraciones a futuro para reflejar eventos o circunstancias futuras.

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