Kvant-täiustatud tehisintellekt muudab vähiravimite avastamise: samm edasi tööstusliku generatiivse tehisintellektiga

Uimastite avastamise enneolematus edusammudes Zapata Computing, Inc., kõrval Insilico meditsiin, Toronto Ülikool ja St. Jude'i Lasteuuringute Haigla on demonstreerinud kvantvõimendatud generatiivse AI märkimisväärset potentsiaali. See koostöö on viinud esimese juhtumini, kus kvantriistvaral töötav generatiivne mudel ületab elujõuliste vähiravimite kandidaatide loomisel traditsioonilisi klassikalisi mudeleid.

See oluline uuring keskendus romaani arendamisele KRAS-i inhibiitorid, mis on vähiravis kurikuulsalt raske sihtmärk. Kasutades täiustatud generatiivseid tehisintellekti mudeleid nii klassikalisel kui ka kvantriistvaral, sealhulgas 16-kubitist IBM-i seadet, genereeris meeskond edukalt miljon ravimikandidaati. Pärast põhjalikku algoritmilist ja inimese filtreerimisprotsessi andis kvant-täiustatud generatiivne mudel kaks erinevat molekuli, millel oli klassikaliste mudelite toodetud molekulidega võrreldes parem seondumisafiinsus. See läbimurre mitte ainult ei rõhuta selle tõhusust kvantarvutus ravimite avastamisel, vaid illustreerib ka Industrial Generative AI transformatiivset rolli keeruliste, valdkonnaspetsiifiliste väljakutsete lahendamisel erinevates tööstusharudes.

Tööstuslik generatiivne AI, generatiivse tehisintellekti spetsialiseerunud alamkategooria, on eriti osav selliste keeruliste probleemide lahendamisel. Erinevalt üldotstarbelistest AI-tööriistadest, nagu OpenAI ChatGPT ja DALL-E, on Industrial Generative AI kohandatud konkreetsete probleemide lahendamiseks ettevõtetes või tööstusharudes. See navigeerib läbi väljakutsete, nagu andmete segadus, suured lahendusruumid, ettearvamatus, ajatundlikkus, arvutuspiirangud ning täpsuse, töökindluse ja turvalisuse nõuded. Selle tuumaks on generatiivsed mudelid, nagu Suured keelemudelid (LLM-id), mis õpivad koolitusandmetest, et luua uusi realistlikke väljundeid. See lähenemine võimaldas Zapata AI meeskonnal olla teerajaja ravimite avastamise valdkonnas, võimendades AI-d murranguliste lahenduste loomiseks.

Yudong Cao, tehnikadirektor ja Zapata AI kaasasutaja, tõstis esile kvant- ja klassikalise andmetöötluse sünergiat terviklike lahenduste pakkumisel selles murrangulises projektis. Uuring ootab praegu vastastikust eksperdihinnangut ja on saadaval aadressil ArXiv, tugineb varasemad uuringud demonstreerides kvantgeneratiivse AI potentsiaali ravimite avastamisel.

Alex Zhavoronkov, PhD, Insilico Medicine'i asutaja ja kaasjuht, tunnustas Insilico generatiivse tehisintellekti mootori Chemistry42 integreerimist kvant-laiendatud mudelitega, kuulutades uusi ravivõimalusi vähi sihtmärkide lahendamiseks. See samm on ravimite avastamise tuleviku edendamisel kriitiline.

Mis hiljutine strateegiline partnerlus ettevõttega D-Wave Quantum Inc., Zapata AI kavatseb veelgi laiendada kvantgeneratiivsete AI mudelite silmaringi uute molekulide avastamisel mitmesuguste kaubanduslike rakenduste jaoks. Zapata AI tegevjuht ja kaasasutaja Christopher Savoie väljendas põnevust selle arengu ja laiema kasutusvõimaluse üle erinevates tööstusharudes.

Toronto ülikooli professor ja Zapata AI kaasasutaja ja teaduslik nõustaja Alán Aspuru-Guzik jagas oma optimismi kvantarvutuste integreerimise kohta ravimite avastamise torujuhtmesse. See uuring on teedrajav, luues tulevaste kvantarvutite jaoks pretsedendi nende ainulaadsete võimaluste tutvustamiseks.

Uuringus kasutati Zapata AI QML Suite Python Package'i, mis on saadaval selle Orquestra® platvormil, rõhutades kvantarvutuse praktilist rakendamist reaalsete teaduslike väljakutsete lahendamisel. See tööstusliku generatiivse tehisintellekti integreerimine ravimite avastamise protsessi tähistab olulist edusamme tehisintellekti võimendamisel uuenduslike, tööstusharuspetsiifiliste lahenduste leidmiseks, edendades majanduskasvu ja tõhusust pidevalt areneval tehnoloogilisel maastikul.