Rivoluzione dell’Intelligenza Artificiale potenziata da Quantum che rivoluziona la scoperta di farmaci contro il cancro: un balzo in avanti con l’Intelligenza Generativa Industriale

In una straordinaria avanzata nella scoperta di farmaci, Zapata Computing, Inc., insieme a Insilico Medicine, l’Università di Toronto e l’Ospedale di Ricerca per Bambini St. Jude, ha dimostrato il potenziale straordinario dell’intelligenza generativa potenziata da quantum. Questa collaborazione ha portato al primo caso in cui un modello generativo che opera su hardware quantistico supera i modelli classici tradizionali nella generazione di candidati per farmaci contro il cancro viable.

Questo studio fondamentale si è concentrato sullo sviluppo di nuovi inibitori di KRAS, un obiettivo notoriamente difficile nella terapia contro il cancro. Utilizzando modelli di intelligenza generativa avanzati su hardware classico e quantistico, tra cui un dispositivo IBM a 16 qubit, il team ha generato con successo un milione di candidati per farmaci. Dopo un processo meticoloso di filtraggio algoritmo e umano, il modello generativo potenziato da quantum ha prodotto due molecole distinte con una maggiore affinità di legame rispetto a quelle prodotte dai modelli classici. Questa svolta non solo sottolinea l’efficacia del calcolo quantistico nella scoperta di farmaci, ma illustra anche il ruolo trasformativo dell’Intelligenza Generativa Industriale nel risolvere sfide complesse e specifiche di dominio in vari settori.

L’Intelligenza Generativa Industriale, una sottocategoria specializzata di intelligenza generativa, è particolarmente adatta a risolvere tali problemi intricati. A differenza degli strumenti di intelligenza artificiale general-purpose come ChatGPT e DALL-E di OpenAI, l’Intelligenza Generativa Industriale è personalizzata per risolvere problemi specifici all’interno di imprese o settori. Naviga attraverso sfide come disordine dei dati, ampi spazi di soluzione, imprevedibilità, sensibilità temporale, vincoli di calcolo e richieste di accuratezza, affidabilità e sicurezza. Al suo nucleo ci sono modelli generativi, come Large Language Models (LLM), che apprendono dai dati di allenamento per generare nuove uscite realistiche. Questo approccio è ciò che ha consentito al team di Zapata AI di fare da pioniere nel campo della scoperta di farmaci, sfruttando l’intelligenza artificiale per creare soluzioni innovative.

Yudong Cao, CTO e co-fondatore di Zapata AI, ha sottolineato la sinergia tra calcolo quantistico e classico nel fornire soluzioni complete in questo progetto innovativo. La ricerca, attualmente in attesa di revisione paritaria e disponibile su ArXiv, si basa su studi precedenti che dimostrano il potenziale dell’intelligenza generativa quantistica nella scoperta di farmaci.

Alex Zhavoronkov, PhD, fondatore e co-CEO di Insilico Medicine, ha riconosciuto l’integrazione del motore di intelligenza generativa di Insilico, Chemistry42, con modelli potenziati da quantum, aprendo nuove vie terapeutiche per obiettivi di cancro impegnativi. Questo passo è cruciale per avanzare nel futuro della scoperta di farmaci.

Con una recente partnership strategica con D-Wave Quantum Inc, Zapata AI è pronta a espandere ulteriormente gli orizzonti dei modelli di intelligenza generativa quantistica nella scoperta di nuove molecole per una gamma di applicazioni commerciali. Christopher Savoie, CEO e co-fondatore di Zapata AI, ha espresso entusiasmo per questo sviluppo e il potenziale per un’applicazione più ampia in vari settori.

Alán Aspuru-Guzik, professore all’Università di Toronto e co-fondatore e consigliere scientifico di Zapata AI, ha condiviso il suo ottimismo sull’integrazione del calcolo quantistico nella pipeline di scoperta di farmaci. Questa ricerca è pionieristica, stabilendo un precedente per future computer quantistiche che dimostrino le loro capacità uniche.

La ricerca ha utilizzato il pacchetto Python QML Suite di Zapata AI, disponibile sulla sua piattaforma Orquestra®, sottolineando l’applicazione pratica del calcolo quantistico nella risoluzione di sfide scientifiche del mondo reale. Questa integrazione dell’Intelligenza Generativa Industriale nel processo di scoperta di farmaci segna un passo significativo nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale per soluzioni innovative e specifiche di settore, guidando la crescita e l’efficienza nel panorama tecnologico in continua evoluzione.