合作將加速基因組分析工作流；將共同開發用于發現和開發靶向治療的大型語言模型

NVIDIA 于今日宣布與麻省理工學院和哈佛大學旗下的博德研究所（The Broad Institute）合作，為 Terra 云平臺提供快速分析海量醫療數據所需的 AI 和加速工具。這將惠及該平臺的 25000 多名用戶，這些用戶包括來自學術界、初創企業和大型制藥公司的生物醫學研究人員。

此次合作旨在將 NVIDIA 在 AI 領域的專長和醫療計算平臺與博德研究所的全球知名研究人員、科學家和開放平臺建立連接，重點關注三大關鍵領域：

在 Terra 平臺上提供 NVIDIA Clara Parabricks：Parabricks 是一款用于測序數據二級分析的 GPU 加速軟件套件，現可用于六個新的 Terra 工作流。用戶現在可以使用 Clara Parabricks，在一個多小時內完成全基因組的分析，而在基于 CPU 的環境中這項工作需要 24 個小時才能完成，并且，使用 Parabricks 計算成本降低一半以上。

構建大型語言模型（LLM）：為深入探究人類生物學，研究人員將使用今日發布的用于生物學 LLM 模型的 AI 應用框架——NVIDIA BioNeMo，來開發 DNA 和 RNA （生命的“基礎構件”）的基礎模型。

為基因組分析工具包（GATK）帶來更加強大的深度學習：NVIDIA 正致力于為 10 多萬名研究人員所使用的行業標準工具——博德研究所的 GATK 工具包打造新的深度學習模型，幫助研究人員識別與疾病相關的基因變異。這將助力新藥研發人員研究新的療法。

NVIDIA 醫療業務副總裁 Kimberly Powell 表示：“整個醫療生態系統都需要更先進的計算工具，以便我們在理解疾病、發展診斷學和提供治療方案的方面取得突破。通過擴大與博德研究所的合作，我們可以發揮大型語言模型的力量，最終提供聯合解決方案，讓研究人員的深入洞察能夠真正地造福患者。”

博德研究所希望通過提供一個開放的云平臺，將研究人員相互聯系起來，并將研究人員與其實現科學突破所需的數據集和工具連接起來，從而實現新一代生物醫學合作研究。

博德研究所首席數據官 Anthony Philippakis 表示：“生命科學領域正處于一場數據革命之中，研究人員迫切需要一種將機器學習引入生物醫學的新方法。我們希望通過此次合作，進一步踐行‘數據共享與合作流程’的使命，進而擴展基因組學研究。”

用于疾病研究的大型語言模型

NVIDIA 的 BioNeMo 框架包含蛋白質和化學領域的預訓練 LLM 模型，可簡化訓練、推理和擴展。BioNeMo 是 NVIDIA NeMo Megatron 框架針對化學、蛋白質和 DNA/RNA 序列領域的擴展。

通過 BioNeMo，開發者能夠有效地訓練和部署具有數十億參數的生物學 LLM 模型。

雙方團隊將基于此次合作，共同創建新的模型，將其添加至 BioNeMo 集合中，并在 Terra 平臺上提供。

用于特定領域 AI 的 NVIDIA 軟件

NVIDIA Parabricks GPU 加速的工作流為研究人員提供更快的周轉時間和更低的成本，以進行廣泛的基因組數據分析。在博德研究所的 GATK 最佳實踐——生殖細胞突變檢測分析流中，Parabricks 在 GPU 上進行分析的速度提高了 24 倍，而成本減半。

博德研究所的研究人員還能夠訪問用于醫學影像 AI 的開源深度學習框架——MONAI 以及用于加快數據準備工作的 GPU 加速數據科學工具包——NVIDIA RAPIDS。后者可用于基因組單細胞分析。