NVIDIA 与 UW 医学院蛋白质设计研究所发布开源蛋白质设计模型 RFD4-Proteina

NVIDIA：Newsroom·2026-10-21 18:13· 44 分钟前AI 评分54

医疗与生命科学领域的领军者基于 NVIDIA 构建，推进药物发现并拓展患者护理

AI 导读

NVIDIA 在 GTC Berlin 宣布与全球医疗和研究机构合作，并发布 BioNeMo 开放模型 RFD4-Proteina，将可编程蛋白质设计与搜索能力结合，在蛋白结合、小分子结合、酶支架和 DNA 结合四个基准套件中取得高于受评基线的设计成功率和生成吞吐量。

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 新闻摘要：

• NVIDIA 与 UW Medicine 蛋白质设计研究所推出 RFD4-Proteina，这是一款全新的开放模型，将可编程蛋白质设计与搜索能力相结合，开辟生物学新前沿。
• Siemens Healthineers 正在推进下一代自适应放疗，利用 NVIDIA 智能技术，通过智能体协同规划、患者专属模拟和机器人控制，扩大获得挽救生命的癌症护理的机会。
• Automata、Benchling、Biolevate、Boltz、Danaher、Hologen 和 Therna Biosciences 正在使用 NVIDIA BioNeMo 开放平台开发科学智能体，将药物设计、自主实验室和生物发现连接起来，帮助研究人员更快地从假设走向实验。

GTC Berlin——NVIDIA 今日宣布与全球领先的医疗和研究机构开展合作，以推进蛋白质设计——包括通过新发布的开放模型 RFD4-Proteina——加速药物发现，并为癌症护理带来更高精度。

生命科学研究人员必须搜索广阔的生物设计空间，并力求缩短计算设计与实验室测试之间的周期，以发现新药物。癌症护理团队面临不同的挑战：将复杂的成像和治疗数据转化为针对每位患者的精准方案。

NVIDIA 开放模型、加速计算和物理智能可以帮助专家更快地评估更多可能性，从设计新蛋白质到规划自适应放疗。

“智能体和物理 AI 正在医学领域开辟新的可能性，从设计蛋白质、驱动自主实验室到改善个性化癌症护理，”NVIDIA 医疗健康副总裁 Kimberly Powell 表示。“我们与医疗和生命科学领域的领军者携手，加速科学发现，并在全球范围内推进更精准、更可及的护理。”

NVIDIA 与 UW 蛋白质设计研究所推出 RFD4-Proteina
蛋白质是执行生命许多基本任务的分子工具，设计新版本可以为新药物、诊断和工业应用开辟道路。但要找到能够执行设计功能的蛋白质，需要搜索海量的可能设计。

NVIDIA 与 UW Medicine 蛋白质设计研究所正在推出 RFD4-Proteina，这是一款全新的 NVIDIA BioNeMo™ 开放模型，将可编程蛋白质设计与搜索能力相结合。

该模型生成靶向蛋白质设计，使科学家和智能体能够利用分子输入、约束条件和评分目标来搜索和优化设计。潜在应用包括设计用于中断疾病过程或检测诊断测试中疾病迹象的蛋白质。

在研究草案中报告的测试里，RFD4-Proteina 在四个基准套件（蛋白质结合、小分子结合、酶支架和 DNA 结合）上取得了比所评估基线更高的计算设计成功率和生成吞吐量。该模型帮助研究人员探索并优先筛选候选方案以供实验室测试，而实验则确定设计在测试条件下的表现。

“我们正从发现自然界已有蛋白质的时代，迈向能够设计全新蛋白质的时代，”2024 年诺贝尔化学奖得主、华盛顿大学蛋白质设计研究所所长 David Baker 表示。“RFD4-Proteina 拓展了科学家能够创造的范围，从有望推动药物发现的蛋白质到能够降解农药的酶。将模型开放将使世界各地的研究人员能够在此基础上继续发展，并探索曾经遥不可及的解决方案。”

RFD4-Proteina 今日可通过 Amazon Bio Discovery、Anthropic 的 Claude Science、Benchling、Databricks、Google Cloud、Hugging Face、Nebius、OpenAI 和 Tamarind Bio 等合作伙伴获取，使研究人员和开发者能够将这一开放蛋白质设计模型集成到智能体、云和科学计算工作流中。

Siemens Healthineers 携手 NVIDIA 推进癌症护理
Siemens Healthineers 与 NVIDIA 正在合作开发下一代自适应放疗，融合智能体与机器人智能，将成像和肿瘤学专业知识与加速计算和仿真相结合，以简化工作流并扩大护理可及性。

预计到 2050 年，全球每年约有 3500 万人被诊断出癌症。护理团队面临着越来越大的压力，需要在专家能力有限的情况下提供精准、个性化的治疗。更高的效率有助于扩大护理可及性，同时保持将处方剂量递送至肿瘤并保护周围健康组织所需的精准度。

Siemens Healthineers 正与 NVIDIA 合作，通过智能体协同规划、患者特异性仿真和实时计算进一步开发自适应放疗。正在探索使用 NVIDIA Nemotron™ 开放基础模型来驱动智能体协同规划，旨在帮助肿瘤学家评估和优化个性化治疗策略。随后，这些模型可与 NVIDIA CUDA^® 加速的剂量计算相结合，实现快速的患者特异性仿真，并与 NVIDIA Holoscan 平台结合，将实时传感器数据与 AI 和仿真连接起来，以支持自适应治疗。

“自适应放疗建立在一个原则之上：治疗应当适应患者，而不是让患者适应治疗，”Siemens Healthineers 癌症护理业务 Varian 负责人 Arthur Kaindl 表示。“我们在精准度和自适应方面取得了重要进展——最近还推出了 Accela 系统。我们与 NVIDIA 的合作建立在这一进展之上，探索 AI 和实时计算如何为临床医生提供更快的速度和更深入的洞察，以做出明智决策、更有信心地调整治疗，并为更多患者提供个性化护理。”

科学智能体推动药物发现与开发
生命科学是全球最重要的科学前沿之一，全球科学研发投入达到3.8万亿美元，年度制药预算接近3000亿美元。

科学智能体和自主实验室可以通过将设计、实验和学习连接成一个持续循环，帮助把更多投资转化为证据、洞见，并最终转化为新疗法。

为加速发现并让科学家腾出精力专注于只有他们才能完成的工作，研究和实验室技术公司正在使用NVIDIA BioNeMo——一个支持AI驱动生物学和药物发现的开放开发平台——以及Nemotron和其他NVIDIA技术，来开发科学智能体，以及连接药物设计、科学数据和实验室工作流的专用模型和工具：

• Benchling正在将智能体建立在实验数据、研究上下文和互联的科学工作流之上。
• Biolevate正在将生物数据、专用科学工具和智能体推理贯通于药物发现与开发全过程。
• Boltz 正在开发专用模型和工具，供科学智能体用于预测分子结构以及设计和评估候选药物。该公司还在预览一款科学智能体，用于规划工作流、应用合适的模型并解读结果，以指导下一轮实验。
• Automata正在将科学智能体与自动化实验室基础设施连接起来，使其能够启动实验并通过工作流捕获结构化、情境化的结果。
• Genedata的AI联合科学家将在Danaher自主实验室内的蛋白质设计工坊中协调蛋白质设计与测试。该工作流将纳入RFD4-Proteina，帮助科学家利用实验结果指导下一轮设计。
• Hologen正在将其大型医学模型与NVIDIA Nemotron相结合，构建AI临床科学家，帮助研究人员将影像和临床数据转化为关于患者结局的洞见，从而为临床试验设计提供依据。
• Therna Biosciences 正在利用大语言模型推理连接实验证据与RNA药物设计，帮助科学家将生物学洞见转化为治疗候选药物。 

NVIDIA开放模型简化医院运营，扩大专科护理可及性
欧洲各地的医疗系统正致力于扩大专科护理的可及性，同时减轻本已捉襟见肘的护理团队的行政负担。

Avelios、Corti、Dedalus、Dawn Health和Sword也在基于NVIDIA Nemotron进行构建，为从AI记录员和AI辅助临床护理到个性化患者支持服务的各类应用提供支持。

PolyAI正在基于NVIDIA Agent Toolkit构建，通过与医疗软件提供商Corilus合作部署多语言对话系统来加速就医路径，Corilus的网络覆盖比利时和法国超过70,000名医疗专业人员。

Apian和VitVio正在将此延伸至物理世界，利用NVIDIA Cosmos™世界模型和NVIDIA Omniverse™库构建数字孪生，以监测和改善医院运营。

观看 NVIDIA 创始人兼 CEO Jensen Huang 的 GTC Berlin 主题演讲，并探索会议内容。

来源：NVIDIA：Newsroom · nvidianews.nvidia.com