La recherche biomedicale et la découverte de médicaments ont longtemps été entravées par des processus laborieux et chronophages. Pour entamer une campagne de découverte de médicaments, il est courant que les chercheurs passent plusieurs heures à examiner minutieusement de nombreuses publications scientifiques afin de trouver des informations précises sur les cibles protéiques connues et leurs paires de petites molécules. Lire et comprendre profondément un seul article peut prendre entre une et six heures, tandis que la synthèse des résultats sans l'aide d'une intelligence artificielle nécessite en moyenne 165 minutes par article. Ces inefficacités se cumulent durant les programmes de recherche et développement pharmacologiques, qui prennent traditionnellement 12 à 15 ans, depuis l'identification de la cible jusqu'à l'approbation de la Food and Drug Administration (FDA) des États-Unis. NVIDIA a donc développé l'agent Biomedical AI-Q Research pour aider les scientifiques en recherche pharmaceutique à accélérer le processus de revue de littérature, de construction d'hypothèses complexes et de passage à l'agent de criblage virtuel. Cette solution pourrait considérablement réduire le temps et l'effort investis dans la lecture et la synthèse des articles, des tâches qui, lorsqu'effectuées manuellement, peuvent prendre plusieurs jours. Démarrer avec le Blueprint de l'Agent Biomedical AI-Q Research Le Blueprint de l'Agent Biomedical AI-Q Research a été conçu en s'appuyant sur plusieurs cadres existants. Il établit un workflow multi-agent complexe pour résoudre des problèmes concrets dans le domaine des sciences de la vie et du développement clinique. Ce blueprint intègre notamment des éléments du RAG Blueprint ainsi que du récent NVIDIA AI-Q Blueprint. De plus, l'approche NVIDIA utilise des aspects du BioNeMo Virtual Screening Blueprint, permettant de tirer parti des hypothèses construites par l'agent de raisonnement pour sélectionner de nouvelles molécules candidates à une cible protéique spécifique. Ce processus in silico pourrait permettre aux scientifiques de conduire des expériences plus ciblées en laboratoire, avec une approche mieux informée. Schéma technique du système Le blueprint offre deux options de déploiement : GitHub Repository Le dépôt GitHub fournit un code personnalisable pour des microservices NIM auto-hébergés, permettant l'intégration avec des ensembles de données propriétaires. Ce dépôt est pleinement adaptable, ce qui vous permet d'y ajouter vos propres fonctionnalités pour atteindre les objectifs spécifiques souhaités, en complément de l'agent de recherche assisté par l'IA intégré. NVIDIA Brev Launchable Cette option propose des jeux de données disponibles et une interface utilisateur interactive pour effectuer un criblage virtuel complet en quelques heures plutôt qu'en plusieurs semaines. L'un des principaux atouts du NVIDIA Brev launchable est son faible seuil d'entrée, facilitant le démarrage rapide sans nécessiter de ressources de calcul locales ou de matériel spécialisé. Vous pouvez rapidement tester les fonctionnalités du blueprint ici, comme l'évaluation de l'affinité de liaison moléculaire, les coûts de synthèse, et la viabilité clinique. Défis uniques abordés par l'Agent Biomedical AI-Q Research 1. Construction d'hypothèses complexes Les outils de recherche traditionnels récupèrent des données statiques, mais l'agent AI-Q performe un raisonnement multicritère—évaluant simultanément l'affinité de liaison moléculaire, le coût de synthèse, et la viabilité clinique. Cette capacité accélère la phase de validation des cibles, qui représente généralement 20 à 30 % des délais de découverte de médicaments. 2. Explicabilité de l'IA et traçabilité des droits de propriété intellectuelle Le processus de raisonnement de l'agent génère des journaux audibles, fournissant une documentation claire pour les revendications de droits de propriété intellectuelle. C'est un élément crucial, car seulement 1 sur 5000 composés atteint l'approbation de la FDA. Accélérer la recherche grâce aux NIMs et blueprints de NVIDIA Le stack logiciel NVIDIA facilite l'accès aux modèles d'entreprise de qualité. Ces outils permettent aux utilisateurs de : Accéder facilement à des modèles d'entreprise de pointe : NVIDIA offre des solutions prêtes à l'emploi qui peuvent être rapidement intégrées et adaptées aux besoins spécifiques des laboratoires. Améliorer la productivité des scientifiques : En automatisant la revue de littérature et la construction d'hypothèses, l'agent AI-Q libère du temps pour les chercheurs, leur permettant de se concentrer sur des tâches plus créatives et stratégiques. Réduire les délais de développement : Le processus accéléré de validation des cibles et de criblage virtuel peut ramener le temps total de recherche et développement de plusieurs années à quelques mois, voire semaines. En somme, le Blueprint de l'Agent Biomedical AI-Q Research représente une avancée significative dans le domaine de la recherche biomedicale et de la découverte de médicaments, offrant des solutions innovantes pour surmonter les défis actuels et accélérer les découvertes scientifiques.