Kvanttitehostettu tekoäly mullistaa syöpälääkkeiden löytämisen: harppaus eteenpäin teollisen generatiivisen tekoälyn avulla

Zapata Computing, Inc.:n rinnalla on ennennäkemätön edistysaskel lääkekeksinnössä Insilico-lääke, Toronton yliopisto ja St. Jude Children's Research Hospital ovat osoittaneet kvanttiavusteisen generatiivisen tekoälyn merkittävän potentiaalin. Tämä yhteistyö on johtanut ensimmäiseen tapaukseen, jossa kvanttilaitteistolla toimiva generatiivinen malli ylittää perinteiset klassiset mallit elinkelpoisten syöpälääkekandidaattien luomisessa.

Tämä merkittävä tutkimus keskittyi romaanien kehittämiseen KRAS-estäjät, tunnetusti vaikea kohde syövän hoidossa. Hyödyntämällä kehittyneitä generatiivisia tekoälymalleja sekä klassisissa että kvanttilaitteistoissa, mukaan lukien 16 qubit IBM-laite, tiimi loi onnistuneesti miljoona lääkekandidaattia. Huolellisen algoritmisen ja ihmisen suodatusprosessin jälkeen kvanttiparannettu generatiivinen malli tuotti kaksi erillistä molekyyliä, joilla oli ylivoimainen sitoutumisaffiniteetti verrattuna klassisten mallien tuottamiin. Tämä läpimurto ei ainoastaan ​​korosta tehokkuutta kvanttilaskenta lääkekehityksessä, mutta myös havainnollistaa Industrial Generative AI:n transformoivaa roolia monimutkaisten, toimialuekohtaisten haasteiden ratkaisemisessa eri toimialoilla.

Industrial Generative AI, generatiivisen tekoälyn erikoistunut alaluokka, on erityisen taitava ratkaisemaan tällaisia ​​monimutkaisia ​​ongelmia. Toisin kuin yleiskäyttöiset tekoälytyökalut, kuten OpenAI:n ChatGPT ja DALL-E, Industrial Generative AI on räätälöity käsittelemään tiettyjä ongelmia yrityksissä tai toimialoilla. Se navigoi haasteiden läpi, kuten tietojen epäjärjestys, suuret ratkaisutilat, arvaamattomuus, aikaherkkyys, laskentarajoitukset sekä tarkkuus-, luotettavuus- ja turvallisuusvaatimukset. Sen ytimessä ovat generatiiviset mallit, kuten Suuret kielimallit (LLM), jotka oppivat harjoitustiedoista luodakseen uusia, realistisia tuloksia. Tämän lähestymistavan ansiosta Zapata AI -tiimi oli edelläkävijä lääkekehityksen alalla hyödyntäen tekoälyä uraauurtavien ratkaisujen luomisessa.

Yudong Cao, teknologiajohtaja ja Zapata AI:n perustaja, korosti kvantti- ja klassisen laskennan synergiaa kokonaisratkaisujen tarjoamisessa tässä uraauurtavassa projektissa. Tutkimus odottaa parhaillaan vertaisarviointia ja saatavilla osoitteessa ArXiv, perustuu aikaisemmat tutkimukset osoittaa kvanttigeneratiivisen tekoälyn potentiaalin lääkekehityksessä.

Insilico Medicinen perustaja ja toimitusjohtaja, filosofian tohtori Alex Zhavoronkov tunnusti Insilicon generatiivisen tekoälymoottorin, Chemistry42:n, integroinnin kvanttiavusteisten mallien kanssa, mikä avaa uusia terapeuttisia mahdollisuuksia haastaviin syöpäkohteisiin. Tämä askel on ratkaisevan tärkeä lääkekehityksen tulevaisuuden edistämisessä.

Kanssa äskettäinen strateginen kumppanuus D-Wave Quantum Inc:n kanssa., Zapata AI aikoo laajentaa edelleen kvanttigeneratiivisten AI-mallien horisontteja uusien molekyylien löytämisessä useisiin kaupallisiin sovelluksiin. Christopher Savoie, Zapata AI:n toimitusjohtaja ja toinen perustajista, ilmaisi innostuneena tästä kehityksestä ja mahdollisuudesta laajentaa sovellusta eri teollisuudenaloilla.

Alán Aspuru-Guzik, Toronton yliopiston professori ja Zapata AI:n toinen perustaja ja tieteellinen neuvonantaja, jakoi optimisminsa kvanttilaskennan integroimisesta lääkekeksintöihin. Tämä tutkimus on uraauurtava ja luo ennakkotapauksen tuleville kvanttitietokoneille, jotka voivat esitellä ainutlaatuisia ominaisuuksiaan.

Tutkimuksessa käytettiin Zapata AI:n QML Suite Python -pakettia, joka on saatavilla yrityksen Orquestra®-alustalla, ja siinä korostettiin kvanttilaskennan käytännön soveltamista reaalimaailman tieteellisten haasteiden ratkaisemisessa. Tämä teollisen generatiivisen tekoälyn integrointi lääkekehitysprosessiin on merkittävä askel tekoälyn hyödyntämisessä innovatiivisissa, toimialakohtaisissa ratkaisuissa, mikä edistää kasvua ja tehokkuutta jatkuvasti kehittyvässä teknologisessa ympäristössä.