# FeNNix-Bio1 : un modèle de fondation pour les simulations atomistiques précises en Drug Design

Olivier Adjoua, Louis Lagardère, Jean-Philip Piquemal, Thomas Plé, Anouar Benali, Evgeny Posenitskiy, Corentin Villot

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Olivier Adjoua, Louis Lagardère, Jean-Philip Piquemal, Thomas Plé, Anouar Benali, et al., FeNNix-Bio1: un modèle de fondation pour les simulations atomistiques précises en Drug Design. Grand Challenges Jean Zay 4, GENCI, pp.22-25, 2025. [hal-05428979]

HAL Id: hal-05428979

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Submitted on 7 Jan 2026

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CT8 CHIMIE QUANTIQUE & MODÉLISATION MOLÉCULAIRE

L'ÉQUIPE

Olivier ADJOUA (Lab. Chimie théorique, Sorbonne Univ., UMR 7616 CNRS)
Louis LAGARDÈRE (Lab. Chimie théorique, Sorbonne Univ., UMR 7616 CNRS)
Jean-Philippe PIQUEMAL (Lab. Chimie théorique, Sorbonne Univ., UMR 7616
CNRS)

Thomas PLÉ (Lab. Chimie théorique, Sorbonne Univ., UMR 7616 CNRS)
Anouar BENALI (Qubit Pharmaceuticals)
Evgeny POSENITSKIY (Qubit Pharmaceuticals)
Corentin VILLOT (Qubit Pharmaceuticals)

FeNNix-Bio1 : un modèle
de fondation pour les
simulations atomistiques
précises en Drug Design

LE CONTEXTE. Les simulations de dynamique moléculaire (DM) atomistique sont essentielles pour comprendre la dynamique des systèmes biologiques. Cependant, la réalisation de simulations précises reste un défi. Ces travaux présentent FeNNix-Bio1, un nouveau modèle fondation basé sur des réseaux de neurones, conçu pour réaliser des simulations de dynamique moléculaire rapides, et dédié à la découverte de médicaments.

50 000 heures GPU H100 Jean Zay.

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Les simulations de dynamique moléculaire (DM) atomistique sont essentielles pour comprendre la dynamique des systèmes biologiques. Cependant, la réalisation de simulations précises reste un défi. En effet, la quête de précision est entravée par la chimie quantique, le coût computationnel de la DM *Ab Initio* (AIMD) restant trop grand et son exécution bien trop lente pour simuler de grands systèmes aux échelles de temps nécessaires en biologie.

De même, d'autres limitations existent. Par exemple en mécanique classique, elles se reflètent dans l'utilisation des champs de forces classiques (FF), méthodes empiriques et certes rapides
< à 48 h

Le coût d'entraînement est économique, i.e. inférieur à 48h sur un nœud de calcul.

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mais qui ne capturent pas la précision quantique. De même en machine learning (ML), l'utilisation de modèles de réseaux de neurones (neural network potentials ou NNPs) se heurtent à un problème de transférabilité des NNPs existent qui peinent souvent à s'appliquer aux systèmes en phase condensée, en particulier aux espèces chargées, e.g. ions en solution etc... Afin de résoudre ces problèmes, nous avons développé FeNNix-Bio1, un potentiel de réseau de neurones foundation (i.e. universel) entraîné exclusivement sur des données synthétiques issue de chimie quantique.

Il est conçu pour fournir des simulations de DM en phase condensée prédictives, incluant les effets quantiques nucléaires dans la dynamique pour une plus grande exactitude. Le modèle se décline en deux versions : FeNNix-Biol(S), version légère, optimisée pour le haut débit et FeNNix-Biol(M) : version plus lourde, offrant une précision accrue.

## CAPACITÉS CLÉS DU MODÈLE

FeNNix-Bio1 démontre une transférabilité et une précision sans précédent pour les systèmes biologiques telles que les Propriétés de l'Eau et Ions en Solution :
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« FeNNix-Bio1 a été entraîné exclusivement sur des données synthétiques de chimie quantique. Aucune donnée expérimentale n'a été utilisée pour l'entraînement initial du modèle de fondation. »

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Le modèle est le premier modèle capable de réaliser des calculs d'affinités d'un ligand pharmaceutique pour sa cible protéique.

Il modélise avec succès l'eau liquide et les espèces chargées, un point faible historique des NNPs. Ainsi il est capable de prédire pour la première fois des propriétés telles que les énergies Libres d'Hydratation (ELH) : La version (M) atteint une erreur moyenne de seulement 0.37 kcal/mol sur un ensemble de 25 molécules, surpassant la précision des champs de force de pointe. Concernant les environnements complexes, il est capable de très bien décrire des paysages d'énergie libre. Il reproduit ainsi fidèlement les profils de l'énergie libre (angles de Ramachandran) du dipeptide de l'alanine, confirmant sa grande transférabilité. Il est le premier modèle ML fondation capable de simuler le repliement réversible d'une protéine (Chignoline) et de retrouver les états métastables attendus.

Le modèle est aussi le premier modèle capable de réaliser des calculs d'affinité d'un ligand pharmaceutique pour sa cible protéique (i.e. calcul d'énergie libre absolue), permettant de comparer directement ces prédictions

à l'expérience. Enfin, étant basée sur la mécanique quantique, FeNNix-Bio1 inclue la **réactivité Chimique** : Le modèle intègre nativement la capacité à **simuler des ruptures et formations de liaisons**, et peut être affiné (*finetuned*) efficacement sur des données spécifiques de réaction.

## UN MODÈLE PEU GOURMAND À ENTRAINER, RAPIDE ET « SCALABLE »

FeNNix-Bio1 a été entraîné exclusivement sur des données synthétiques de chimie quantique. Aucune donnée expérimentale n'a été utilisée pour l'entraînement initial du modèle de fondation. Cette approche garantit que le modèle apprend intrinsèquement la physique fondamentale (les lois de la mécanique quantique) sans être biaisé par les erreurs ou les limitations des champs de force empiriques ou des données expérimentales. L'architecture spécifique du NNP est optimisée pour l'inférence rapide et le coût d'entraînement est économique, i.e. inférieur à 48h sur un nœud de calcul.

Grâce à une implémentation
<table><thead><tr><th>System</th><th># atoms</th><th>peak perf.</th><th># GPU</th></tr></thead><tbody><tr><td>watersmall</td><td>648</td><td>91</td><td>1</td></tr><tr><td>waterbox</td><td>1500</td><td>70</td><td>1</td></tr><tr><td>waterhuge</td><td>12000</td><td>38</td><td>1</td></tr><tr><td>DHFR</td><td>23558</td><td>18</td><td>1</td></tr><tr><td>puddle</td><td>96000</td><td>2.2</td><td>1</td></tr><tr><td>lake</td><td>288000</td><td>1.4</td><td>16</td></tr><tr><td>Spike</td><td>1658576</td><td>1.3</td><td>64</td></tr><tr><td>bay</td><td>2592000</td><td>1.2</td><td>64</td></tr><tr><td>sea</td><td>7776000</td><td>1.2</td><td>128</td></tr></tbody></table>

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Performances maximales (en millions de pas/jour ou en ns/ jour en utilisant un pas de temps 1fs) pour différentes tailles de système simulées avec le modèle FeNNix-Bio1(S). Le nombre de GPU utilisés pour obtenir les performances maximales est indiqué dans la dernière colonne.

À droite : Visualisation de la glycoprotéine Spike du Sars-CoV2 avec membrane (PDB : 6VXX).

Figure extraite de la publication : DOI: 10.26434/chemrxiv-2025-f1hgn-v3

(https://bit.ly/4oRhGxc)

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massivement parallèle et optimisée sur GPUs, l'inférence de FeNNix-Bio1 est beaucoup plus rapide que les NNPs précédemment développés. Elle permet la simulation de systèmes massifs allant jusqu'à 7 millions d'atomes, par exemple : la glycoprotéine Spike du SARS-CoV2 complète) et offre une scalabilité optimisée sur plusieurs nœuds de calculs.

## VERS DES SIMULATIONS RÉACTIVES DE GRANDS SYSTÈMES BIOLOGIQUES

FeNNix-Bio1 établit une nouvelle référence en fournissant des simulations de DM rapides, précises et intrinsèquement réactives pour les systèmes biologiques. En combinant la vitesse des champs de force empiriques avec la précision de la mécanique quantique, il représente une avancée pour les simulations atomistiques dans la conception de médicaments, offrant la possibilité de capturer des phénomènes dynamiques et chimiques cruiaux qui étaient auparavant inaccessibles. L'arrivée prochaine des machines

Exascale permettra de modéliser à haute précision et de manière réactive de grands systèmes d'intérêt médical poussant plus avant la numérisation de la découverte de médicaments.

**Références** : A Foundation Model for Accurate Atomistic Simulations in Drug Design.

T. Plé, O. Adjoua, A. Benali, E. Posenitskiy, C. Villot, L. Lagardère, J.-P. Piquemal, 2025, preprint : DOI: 10.26434/chemrxiv-2025-f1hgn-v3

FeNNix-Bio1 représente une avancée pour les simulations atomistiques dans la conception de médicaments.

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