.jpg)
L'enginyeria de nanopartícules proteiques representa una frontera apassionant en biotecnologia i nanomedicina, amb aplicacions que van des de vacunes d'última generació fins a sistemes d'alliberament dirigit de fàrmacs. Tanmateix, el disseny computacional d'aquestes estructures —especialment aquelles amb simetries elevades, com els icosaedres— topa amb un obstacle fonamental: la memòria de les GPUs. Els models generatius que treballen amb tots els àtoms representen cada parell de tokens i àtoms de forma quadràtica, cosa que fa que en augmentar el nombre de cadenes i residus la memòria d'una sola GPU se sature ràpidament.
Per superar aquesta limitació, han sorgit estratègies de paral·lelisme de context que distribueixen les activacions quadràtiques al llarg d'una malla de múltiples GPUs sense modificar els pesos preentrenats del model. Aquest enfocament, conegut com a Design-CP, implementa dues variants: un sharding unidimensional per files i un sharding bidimensional en quadrícula amb atenció en anell. Ambdues permeten escalar la mida de la subunitat asimètrica màxima seguint una tendència d'arrel quadrada respecte al nombre de GPUs, sent la versió 2D la que ofereix un millor temps d'execució. Resulta especialment rellevant que, gràcies a les fortes restriccions de simetria de grups puntuals, aquestes tècniques poden aplicar-se directament al disseny d'extrem a extrem de nanopartícules icosaèdriques, obtenint mètriques estructurals i d'interfície favorables in silico. Fins i tot s'ha demostrat el disseny de nanopartícules octaèdriques en clústers petits de GPUs amb només 16 GB, cosa que obre la porta a una democratització del disseny de grans assemblatges proteics.
En aquest context, disposar de solucions tecnològiques robustes i adaptables és clau perquè laboratoris i empreses puguin aprofitar aquests avenços. A Q2BSTUDIO desenvolupem aplicacions a mida que integren fluxos de treball computacionals complexos, des de l'orquestració de models generatius fins al desplegament en infraestructures cloud. Per exemple, oferim intel·ligència artificial per a empreses que permet implementar agents IA capaços de gestionar pipelines de disseny de proteïnes, monitoritzar mètriques i ajustar paràmetres en temps real. A més, els nostres serveis cloud AWS i Azure faciliten escalar aquests processos a centenars de GPUs sense preocupar-se per la gestió de la infraestructura.
La ciberseguretat és un altre pilar fonamental quan es manegen dades sensibles d'investigació, i a Q2BSTUDIO brindem serveis especialitzats en pentesting i protecció d'entorns cloud. També ajudem les organitzacions a transformar les dades generades en els experiments computacionals en informació de negoci valuosa mitjançant serveis d'intel·ligència de negoci i Power BI, permetent visualitzar correlacions entre paràmetres de disseny i resultats experimentals. Tot això es recolza en un enfocament de programari a mida, on cada solució s'adapta a les necessitats concretes del client, ja sigui un grup acadèmic o una empresa farmacèutica.
La combinació d'algorismes avançats com Design-CP amb plataformes de desenvolupament flexibles i escalables accelera la translació de la investigació a aplicacions reals. A Q2BSTUDIO estem compromesos a proporcionar la capa tecnològica que fa possible aquesta sinergia, ajudant els nostres clients a dissenyar les nanopartícules del demà amb la potència de la intel·ligència artificial i la solidesa de l'enginyeria de programari.
