Kvantno poboljšana umjetna inteligencija donosi revoluciju u otkrivanju lijekova protiv raka: korak naprijed s industrijskom generativnom umjetnom inteligencijom

U napretku bez presedana u otkrivanju lijekova, Zapata Computing, Inc Insilico Medicina, Sveučilište u Torontu i Dječja istraživačka bolnica St. Jude predstavili su izvanredan potencijal kvantno poboljšane generativne umjetne inteligencije. Ova suradnja dovela je do prvog slučaja u kojem generativni model koji radi na kvantnom hardveru nadmašuje tradicionalne klasične modele u generiranju održivih kandidata za lijekove protiv raka.

Ova značajna studija usredotočila se na razvoj romana KRAS inhibitori, notorno teška meta u terapiji raka. Koristeći napredne generativne AI modele na klasičnom i kvantnom hardveru, uključujući 16-qubitni IBM uređaj, tim je uspješno generirao milijun kandidata za lijekove. Nakon pedantnog procesa algoritamskog i ljudskog filtriranja, kvantno poboljšani generativni model dao je dvije različite molekule s superiornim afinitetom vezanja u odnosu na one proizvedene klasičnim modelima. Ovo otkriće ne samo da naglašava učinkovitost kvantno računanje u otkrivanju lijekova, ali također ilustrira transformativnu ulogu Industrial Generative AI u rješavanju složenih izazova specifičnih za domenu u raznim industrijama.

Industrijska generativna umjetna inteligencija, specijalizirana potkategorija generativne umjetne inteligencije, posebno je vješta u rješavanju tako zamršenih problema. Za razliku od AI alata opće namjene kao što su ChatGPT i DALL-E iz OpenAI-ja, Industrial Generative AI je prilagođen za rješavanje specifičnih problema unutar poduzeća ili industrija. Prolazi kroz izazove kao što su neurednost podataka, veliki prostori rješenja, nepredvidivost, vremenska osjetljivost, računalna ograničenja i zahtjevi za točnošću, pouzdanošću i sigurnošću. U svojoj srži su generativni modeli, poput Veliki jezični modeli (LLM), koji uče iz podataka o obuci kako bi generirali nove, realne rezultate. Ovaj pristup je ono što je omogućilo Zapata AI timu da bude pionir u području otkrivanja lijekova, koristeći AI za stvaranje revolucionarnih rješenja.

Yudong Cao, tehnički direktor i suosnivač Zapata AI, istaknuo je sinergiju kvantnog i klasičnog računarstva u pružanju sveobuhvatnih rješenja u ovom revolucionarnom projektu. Istraživanje trenutno čeka recenziju i dostupno je na ArXiv, nadograđuje se ranije studije pokazujući potencijal kvantne generativne umjetne inteligencije u otkrivanju lijekova.

Alex Zhavoronkov, doktor znanosti, osnivač i suizvršni direktor tvrtke Insilico Medicine, pohvalio je integraciju Insilicoovog generativnog AI motora, Chemistry42, s kvantno proširenim modelima, što najavljuje nove terapijske puteve za izazovne ciljeve liječenja raka. Ovaj korak ključan je za unapređenje budućnosti otkrivanja lijekova.

S nedavno strateško partnerstvo s D-Wave Quantum Inc., Zapata AI je postavljen da dodatno proširi horizonte kvantnih generativnih modela AI u otkrivanju novih molekula za niz komercijalnih aplikacija. Christopher Savoie, CEO i suosnivač Zapata AI, izrazio je uzbuđenje zbog ovog razvoja i potencijala za širu primjenu u raznim industrijama.

Alán Aspuru-Guzik, profesor na Sveučilištu u Torontu i suosnivač i znanstveni savjetnik Zapata AI, podijelio je svoj optimizam o integraciji kvantnog računalstva u proces otkrivanja lijekova. Ovo istraživanje je pionirsko, postavljajući presedan za buduća kvantna računala koja će pokazati svoje jedinstvene mogućnosti.

U istraživanju je korišten Zapata AI-jev QML Suite Python paket, dostupan na njihovoj Orquestra® platformi, s naglaskom na praktičnu primjenu kvantnog računarstva u rješavanju znanstvenih izazova iz stvarnog svijeta. Ova integracija industrijske generativne umjetne inteligencije u proces otkrivanja lijekova označava značajan korak u korištenju umjetne inteligencije za inovativna, industrijsko specifična rješenja, potičući rast i učinkovitost u stalno promjenjivom tehnološkom krajoliku.