Kvante-forbedret AI-revolutionerer kræftmedicin-opdagelse: Et spring fremad med industrielt generativ AI

I en uden precedent fremgang i medicin-opdagelse har Zapata Computing, Inc. sammen med Insilico Medicine, University of Toronto og St. Jude Children’s Research Hospital, demonstreret det bemærkelsesværdige potentiale for kvante-forbedret generativ AI. Dette samarbejde har ført til den første nogensinde instance, hvor en generativ model, der kører på kvantehardware, overgår traditionelle klassiske modeller i at generere gyldige kræftmedicin-kandidater.

Denne banebrydende studie fokuserede på at udvikle nye KRAS-hæmmere, et notorisk svært mål i kræftbehandling. Ved at anvende avancerede generative AI-modeller på både klassisk og kvantehardware, herunder en 16-qubit IBM-enhed, lykkedes det holdet at generere en million medicin-kandidater. Efter en omhyggelig proces med algoritme- og menneskefilterning, gav den kvante-forbedrede generative model to distinkte molekyler med overlegen bindingsevne i forhold til dem, der blev produceret af klassiske modeller. Dette gennembrud understreger ikke kun effekten af kvantecomputering i medicin-opdagelse, men illustrerer også den transformerende rolle, som industrielt generativ AI spiller i løsning af komplekse, domænespecifikke udfordringer i forskellige industrier.

Industrielt generativ AI, en specialiseret underkategori af generativ AI, er særligt egnet til at tackle sådanne intrikate problemer. I modsætning til generelle formål AI-værktøjer som ChatGPT og DALL-E fra OpenAI, er industrielt generativ AI tilpasset til at løse specifikke problemer inden for virksomheder eller industrier. Det navigerer gennem udfordringer som dataforvirring, store løsningsrum, uforudsigelighed, tidsfølsomhed, beregningsbegrænsninger og krav til nøjagtighed, pålidelighed og sikkerhed. I dens kerne er der generative modeller, som Large Language Models (LLM’er), som lærer af træningsdata for at generere nye, realistiske outputs. Denne tilgang er det, der har enablede Zapata AI-holdet til at bane vejen inden for medicin-opdagelse, ved at anvende AI til at skabe banebrydende løsninger.

Yudong Cao, CTO og medstifter af Zapata AI, fremhævede samspillet mellem kvante- og klassisk computing i at levere omfattende løsninger i dette banebrydende projekt. Forskningen, som for øjeblikket venter på peer-review og er tilgængelig på ArXiv, bygger på tidligere studier, der demonstrerer potentialet for kvante-generativ AI i medicin-opdagelse.

Alex Zhavoronkov, PhD, grundlægger og med-CEO af Insilico Medicine, anerkendte integrationen af Insilicos generative AI-motor, Chemistry42, med kvante-forbedrede modeller, der åbner nye terapeutiske veje for udfordrende kræft-mål. Dette skridt er afgørende for at fremme fremtiden for medicin-opdagelse.

Med en seneste strategisk partnerskab med D-Wave Quantum Inc. er Zapata AI klar til at udvide horisonten for kvante-generativ AI-modeller i opdagelse af nye molekyler til en række kommercielle formål. Christopher Savoie, CEO og medstifter af Zapata AI, udtrykte begejstring over denne udvikling og potentialet for bredere anvendelse i forskellige industrier.

Alán Aspuru-Guzik, en professor ved University of Toronto og medstifter og videnskabelig rådgiver for Zapata AI, delte sin optimisme om at integrere kvantecomputering i medicin-opdagelsesprocessen. Denne forskning er banebrydende og sætter en præcedens for fremtidige kvantecomputere til at demonstrere deres unikke evner.

Forskningen anvendte Zapata AI’s QML Suite Python Package, der er tilgængelig på deres Orquestra®-platform, og understreger den praktiske anvendelse af kvantecomputering i at løse virkelige videnskabelige udfordringer. Denne integration af industrielt generativ AI i medicin-opdagelsesprocessen markerer et betydeligt skridt i at anvende AI til innovative, industriel-spesifikke løsninger, der driver vækst og effektivitet i det konstant udviklende teknologiske landskab.