Nvidia ve Baker Lab, Açık Protein Tasarım Yapay Zekâsı RFD4-Proteina'yı Yayımladı

Nvidia ile Nobel ödüllü David Baker’ın liderliğindeki Washington Üniversitesi Institute for Protein Design (IPD), yeni proteinleri amino asit dizilerini ve 3B yapılarını aynı anda üreterek tasarlayan açık yapay zekâ modeli RFD4-Proteina’yı yayımladı. Ağırlıkları 19 Ekim’de Hugging Face’te paylaşılan model, 21 Ekim 2026’da Nvidia’nın GTC Berlin konferansında duyuruldu. Geliştiricileri modeli ilaç keşfi, tanı ve endüstriyel kullanımlar için protein tasarlamaya yönelik daha hızlı ve daha ucuz bir araç olarak sunuyor.

RFD4-Proteina nedir?

RFD4-Proteina, IPD’deki Baker Lab ile Nvidia’nın üretken yapay zekâ araştırma grubu tarafından geliştirilen, biyomoleküler tasarıma yönelik üretken bir model. Hugging Face’teki model kartına göre model, önce bir omurga tasarlayıp diziyi sonradan doldurmak yerine protein dizilerini ve tüm atomları içeren yapıları birlikte üreten, bir otokodlayıcıyla eşleştirilmiş bir akış eşleştirme (flow-matching) modeli.

Bilim insanları, korumak istedikleri moleküler bağlamı, örneğin bir bağlanma hedefini, bir enzim motifini, küçük bir molekülü ya da belirli yapısal özellikleri sağlayarak çıktıyı yönlendiriyor. Nvidia, modeli BioNeMo ailesinin bir parçası olarak tanımlıyor ve programlanabilir tasarımı arama ile birleştirdiğini, böylece araştırmacıların ve giderek artan biçimde yapay zekâ ajanlarının adayları kısıtlamalara ve puanlama hedeflerine göre iyileştirebildiğini söylüyor.

Modelin adı, IPD’nin önceki RFdiffusion araçlarına ve Nvidia’nın Proteina protein modelleri serisine gönderme yapıyor.

Model neler tasarlayabiliyor?

Model kartı desteklenen birkaç görevi sıralıyor:

• Seçilen bir hedefe bağlanan protein bağlayıcılar.
• Katalitik bir bölgenin etrafında protein inşa eden enzim motifi iskeleleme.
• Antikor tasarımı.
• Küçük moleküller ve DNA için bağlayıcılar.
• Tek zincirli proteinlerin koşulsuz üretimi.

Nvidia, bu tür tasarımların hastalık süreçlerini kesintiye uğratmak ya da tanı testlerinde hastalığı tespit etmek için kullanılabileceğini söylüyor. Analytics India Magazine’in haberine göre Baker da olası uygulamalar olarak ilaç keşfine ve pestisitleri parçalayan enzimlere işaret etti.

RFD4-Proteina, RFdiffusion3 ile nasıl kıyaslanıyor?

Nvidia, bir araştırma taslağının protein bağlanması, küçük molekül bağlanması, enzim iskeleleme ve DNA bağlanması olmak üzere dört kıyaslama setinde, test edildiği temel yöntemlere göre daha yüksek hesaplamalı tasarım başarı oranları ve daha hızlı üretim gösterdiğini söylüyor. Analytics India Magazine’in aktardığına göre Nvidia, 200 amino asitlik proteinlerden oluşan bir kıyaslamada tasarım üretimini RFdiffusion3’ten kabaca 13 kat daha hızlı ölçtü.

Bu rakamlar önemli bir uyarıyla birlikte geliyor. Model kartı, kıyaslama metriğinin laboratuvarda kanıtlanmış etkinliği değil, GPU-saati başına hesaplamalı kontrollerden geçen tasarımları saydığını ve yayımlanan sonuçların mevcut sürümden değil önceki sürümden geldiğini belirtiyor. Her tasarımın hâlâ yapısal ve deneysel doğrulamadan geçmesi gerekiyor.

Teknik özellikler, lisans ve erişim

Mevcut sürüm yaklaşık 435,6 milyon parametreye sahip, kabaca 1,74 GB’lık ağırlık olarak depolanıyor ve proteinleri, nükleik asitleri ve küçük molekülleri kapsayan birleşik bir sözcük dağarcığı kullanıyor. Model, Ampere neslinden Blackwell’e kadar Nvidia GPU’larıyla Linux üzerinde çalışıyor.

Model, ağırlıklar ve kod, serbest kullanıma olanak tanıyan BSD 3-Clause lisansıyla yayımlanıyor. Nvidia’ya göre RFD4-Proteina’ya Amazon Bio Discovery, Anthropic’in Claude Science’ı, Benchling, Databricks, Google Cloud, Hugging Face, Nebius, OpenAI ve Tamarind Bio dahil olmak üzere uzun bir platform listesi üzerinden erişilebiliyor. Hugging Face’te demo girdileri SecureDNA ile taranıyor ve işaretlenen talepler reddediliyor.

Neden önemli?

Baker 2024 Nobel Kimya Ödülü sahibi ve IPD’nin protein tasarım yazılımlarını kamuya açık olarak yayımlama konusunda köklü bir geçmişi var. Ortaklaşa geliştirilen bir modelin serbest bir lisansla açık hale getirilmesi, gelişmiş tasarım yeteneğini uygun bir Nvidia GPU’suna sahip her laboratuvarın erişimine sunuyor.

Baker, Nvidia’nın duyurusunda “Doğanın yaptığı proteinleri keşfettiğimiz bir çağdan, tamamen yenilerini tasarlayabileceğimiz bir çağa geçiyoruz” dedi.

Model, Nvidia’nın GTC Berlin’de yaşam bilimleri alanında attığı daha kapsamlı adımların da bir parçası; şirket burada BioNeMo üzerine kurulu bilimsel yapay zekâ ajanlarını ve yapay zekâ destekli radyasyon tedavisi konusunda Siemens Healthineers ile ortaklığını öne çıkardı.

Bundan sonra ne olacak?

RFD4-Proteina’nın asıl sınavı, araştırmacıların modelin daha hızlı hesaplamalı tasarımlarının gerçekten amaçlandığı gibi bağlanan, kataliz yapan ve katlanan proteinlere dönüşüp dönüşmediğini kontrol edeceği ıslak laboratuvarlarda verilecek.