NVIDIA 參與公開逾 2,800 種病毒蛋白質複合體預測結構

NVIDIA 與 Google DeepMind、歐洲分子生物學實驗室歐洲生物資訊研究所等夥伴，公開超過 2,800 種病毒的蛋白質複合體三維預測結構，研究者可透過 AlphaFold 資料庫取用。這批資料呈現病毒內不同蛋白質可能如何互動，並依預測信心程度標示，供科學家進一步探索。

從模型推論到開放運算流程

團隊使用 AlphaFold2 模型，搭配 NVIDIA BioNeMo 推論執行環境最佳化，將運算規模擴大至數千種病毒的蛋白質體。研究範圍涵蓋已知會感染人類的病毒家族，從引起普通感冒的病毒，到猴痘等新興威脅。

NVIDIA 同時開放用來產生資料的蛋白質結構預測流程，讓研究者能針對自己的研究標的，從蛋白質序列產生三維結構預測。這套流程採用 GPU 加速，開放的內容因此也包含可供其他團隊使用的運算工具。

預測結果仍需實驗檢驗

依 NVIDIA 說明，此次新增的蛋白質互動中，約三成呈現過去未在蛋白質資料庫記錄的互動形態；該資料庫主要收錄實驗確定的蛋白質結構。研究者可再以實驗方法，驗證信心程度較高的預測。

許多蛋白質需組成複合體才能執行功能，這些結構也常是疫苗或藥物要瞄準的標的。此次資料集補充了較少受到研究的病毒資訊，讓生物學與 AI 研究團隊有更多提出假設的依據。

STELLAR VIEW

對台灣研究社群而言，公開資料與運算流程提供了可取用的研究起點，也讓 GPU 加速在生物研究中的用途更具體。閱讀成果時，仍須分清楚模型預測與實驗確認，才能評估這些資料的實際價值。

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