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Amazon SageMaker AI上のBoltzGenは、GPUコンピューティングインフラをエンドツーエンドで管理し、プロテインバインダーのデザインを加速します。BoltzGenは、特定のバイオ分子ターゲットに結合できるプロテインやペプチドを設計する拡散ベースの生成モデルです。典型的なデザインキャンペーンは、バックボーン生成、逆折りたたみ、構造検証、候補のランキングなど、複数のGPU集約的なステップを含みます。これらのステップを数百、数千、さらには数百万のデザイン候補にわたって実行することは、インスタンスのプロビジョニング、ステップ間のデータ移動、コストの追跡など、運用上のオーバーヘッドを引き起こします。SageMaker AIは、インスタンスのプロビジョニングから結果の配信、リソースのクリーンアップまでのコンピューティングライフサイクルを管理し、インフラの運用ではなくデザインの反復に集中できるようにします。この投稿では、SageMaker AI上でBoltzGenをデプロイし、エンドツーエンドのプロテインデザイン実験を実行する方法を示します。手順を終えると、迅速な検証から生産バッチ処理までスケールする作業環境が整います。セットアップは、研究の異なる段階に応じた2つの実行モードを提供し、反復的なワークフロー中の計算コストを削減するためにステップレベルのキャッシングを使用します。この手順は、プロテインバインダーのデザイン、治療用プロテインエンジニアリング、または新規プロテインアーキテクチャに関わる学術研究室、バイオテクノロジースタートアップ、製薬R&Dグループ、教育プログラムに適用されます。