Los científicos han logrado Se ha demostrado que una computadora cuántica puede mejorar la precisión y el alcance de los modelos de descubrimiento de fármacos con inteligencia synthetic generativa. Y lo hicieron aprovechando su tiempo libre y el dinero que les sobró de otros proyectos.
El equipo de la Universidad Técnica de Dinamarca ejecutó su modelo de IA generativa para predecir proteínas junto con una computadora cuántica del tamaño de una impresora construida por la startup británica ORCA Computing, que aceleró la IA al vincular máquinas cuánticas con procesadores tradicionales. Los investigadores utilizaron la técnica híbrida para generar nuevos péptidos (cadenas cortas de aminoácidos) capaces de unirse a proteínas específicas del cuerpo. Hacerlo es un paso essential en el desarrollo de vacunas.
El equipo de investigadores trabajó los fines de semana y reunió dinero no gastado de otros proyectos porque «la ciencia más innovadora da demasiado miedo a las fundaciones», según el profesor de DTU Timothy Patrick Jenkins, quien dirigió el proyecto.
Fabricar los péptidos en el laboratorio y probar si se unirían a las proteínas particulares mostró que el modelo producía péptidos más exitosos que su contraparte clásica, con las mejoras más fuertes donde los datos de entrenamiento eran escasos.
El equipo cree que la máquina podría acelerar el desarrollo de inmunoterapias y vacunas personalizadas, así como mejorar la eficacia de los fármacos en grupos poco estudiados.
«Necesitábamos demostrarlo realmente para convencer a los escépticos de que nuestras predicciones se conectan con el mundo actual», le cube Patrick Jenkins a WIRED. La computación cuántica sigue siendo un campo incipiente y enfrenta un intenso escrutinio debido a los desafíos técnicos que implica construir estas máquinas y aplicarlas con éxito para resolver problemas.
Incluso Patrick Jenkins se mostró inicialmente reacio a explorar la tecnología: “Yo period un gran escéptico cuántico”, cube riendo, creyendo que cualquier aplicación a su trabajo estaría “a décadas de distancia”.
Él y su equipo utilizan huge knowledge e inteligencia synthetic para descubrir proteínas que podrían desbloquear nuevas inmunoterapias más baratas y más rápidas, a menudo financiadas por la Fundación Novo Nordisk. Si bien la mayoría de los creadores de modelos biológicos están desesperados por obtener más datos, un desafío explicit para su equipo ha sido la falta de datos sobre toda la variedad de información genética en toda la raza humana, ya que la mayor parte de la investigación médica se ha centrado en las poblaciones occidentales. Esto puede dificultar el desarrollo de péptidos que funcionen en poblaciones poco estudiadas, como las de Asia y África, afirma.
Su equipo planteó la hipótesis de que incorporar una computadora cuántica en su flujo de trabajo podría hacer que generara un conjunto más diverso de péptidos, especialmente para objetivos donde tenían menos datos, después de enterarse de que las máquinas tenían un efecto comparable al generar imágenes.
El proceso recién descubierto no revolucionará la investigación todavía, ya que las computadoras cuánticas aún son demasiado pequeñas para ejecutar modelos de IA de vanguardia a gran escala, lo que significa que se podrían lograr mejores resultados en una computadora clásica.
«La tecnología cuántica todavía no es muy poderosa, por lo que el nivel de complejidad que pudimos codificar no period un anticuerpo de tamaño regular, que es con lo que trabajamos habitualmente», cube el estudiante de doctorado de DTU Jonathan Funk. Además, encontrar un péptido que pueda unirse a un gen específico es sólo un paso en el desarrollo de una vacuna y no permitiría por sí solo producir fármacos exitosos.
«Creo que no sorprende que muchas empresas industriales piensen que la tecnología cuántica es confusa y lejana», cube a WIRED el director ejecutivo de ORCA Computing, Richard Murray, en parte porque la tecnología «nunca ha tenido ejemplos realmente claros de utilidad a corto plazo».
Cube que este estudio es novedoso porque muestra una aplicación comercial a corto plazo de la tecnología cuántica. Su empresa también está aplicando la tecnología a través de proyectos con la petrolera BP en química y el fabricante de automóviles Toyota para hacer más eficiente su proceso de diseño.
El equipo de DTU ahora verá si puede utilizar el flujo de trabajo con modelos más avanzados y proteínas más grandes. «Necesitábamos esto como una manera fácil de validar que ahora realmente tenemos una oportunidad de lograr cambios sustanciales», cube Patrick Jenkins, señalando que los flujos de trabajo de IA generativa son particularmente valiosos en enfermedades desatendidas que reciben poco dinero para investigación. También está estudiando el uso de una computadora cuántica para mejorar su método de IA generativa para diseñar. Antídotos sintéticos para el veneno de mordedura de serpiente..
