米国時間2026年6月23日、NVIDIAは、エージェント型ライフサイエンス時代に向けて、ドメイン固有のツールとスキルを提供する「NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit」を発表した。
同ツールキットは、汎用アシスタントから専門的な科学エージェント、ソフトウェア プラットフォーム、社内バイオ医薬品システムなどのエージェントまたはAIプラットフォームに、科学知識の統合と要約、モデルの呼び出し、結果の評価、リーズニングなどの実行に必要なツールを提供するという。
このツールキットに含まれる「NVIDIA BioNeMo」は、「NVIDIA NIMマイクロサービス」「NVIDIA Parabricks」「NVIDIA NeMo」「NVIDIA Nemotronテクノロジ」と、アクセラレーテッドコンピューティングおよびスキルを搭載しており、エージェント型ライフサイエンス向けの基盤を提供するとのことだ。
また、Arc Institute、Open Molecular Software Foundation、ワシントン大学のタンパク質設計研究所（IPD）などのオープンモデルおよび研究機関は、NVIDIAと協力してBioNeMoを使用している。IPDは、RosettaFold3など最先端のバイオデザインモデルの実行時間を高速化し、結果として前世代のモデルと比較して2倍のパフォーマンスを達成したとしている。現在は、タンパク質の設計を高速化する多くのアプリケーションが進行中だという。
NVIDIAはライブラリ、モデル、フレームワークをエージェント呼び出し可能なツールに変えることで、BioNeMoプラットフォーム全体を最適化。これには、リーズニングの基盤となる「NVIDIA Nemotronオープンモデル」、強化学習向けの「NVIDIA NeMo RLライブラリ」、そしてタスクを横断したリーズニング、ツールの呼び出し、データの継続的な連携を可能にする「NVIDIA NemoClaw blueprint」など、 NVIDIA Agent Toolkitテクノロジの活用が含まれる。
このツールキットの構成要素により、エージェントは以下のようなワークフローを実行できるという。
- バーチャルスクリーニング：エージェントは化合物の生成やスクリーニング、標的へのドッキング、結合強度の予測、ドラッグライクな特性のフィルタリングを通じて、研究者が小分子の医薬品候補を特定できるよう支援。その後、エージェントはどの候補を優先すべきかを出力し、スクリーニングに要する時間を数日から数分に短縮する
- ゲノム分析と標的の発見：エージェントは研究者が生の塩基配列データを、優先順位付けされた遺伝的知見や生物学的ターゲットへと変換するのを支援。NVIDIA Parabricksは、アラインメントとバリアントコーリングを高速化すると同時に、ゲノム基盤モデルがバリアントの影響を評価する一方で、エージェントはさらなる研究向けに疾患に最も関連性の高い候補をランク付けする
- タンパク質バインダーの設計：エージェントは、作業開始前に研究者が候補の設計、検証を計算できるようにし、従来の労働集約的な設計作業を圧縮する
- ディープバイオメディカルリサーチ：エージェントは、実世界のデータをリーズニング モデルと連携させ、「NVIDIA Biomedical AI-Q Research Agent」による文献レビュー、プロトコル生成、臨床試験のスクリーニング、医薬品安全性監視など、さまざまな科学および臨床開発プロセスの効率と精度を向上させる
- 医用画像分析：エージェントは、研究者による医用画像データの処理、セグメント化、合成、リーズニングを支援することで、バイオマーカーの発見をサポートし、研究ワークフロー全体でエビデンスの創出を加速する
Anthropic、Edison Scientific、Lila Sciences、OpenAI、Owkinなどのラボや科学エージェント構築企業は、BioNeMoを統合してエージェントが単に質問に答えるだけでなく、科学的な作業を完遂できるよう支援しているという。NVIDIAアクセラレーテッドモデルと分析ライブラリは、仮説から知見の集積に至るまでの時間を短縮するのに役立つとしている。
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