Quantum-verbeterde AI revolutioneert kankerdrugontdekking: een sprong voorwaarts met Industrial Generative AI

In een ongekende vooruitgang in drugontdekking heeft Zapata Computing, Inc., samen met Insilico Medicine, de Universiteit van Toronto en St. Jude Children’s Research Hospital, het opmerkelijke potentieel van quantum-verbeterde generatieve AI getoond. Deze samenwerking heeft geleid tot de eerste ooit gebeurtenis waarin een generatief model dat op quantumhardware werkt, traditionele klassieke modellen overtreft in het genereren van bruikbare kankerdrugkandidaten.

Deze baanbrekende studie richtte zich op het ontwikkelen van nieuwe KRAS-remmers, een berucht moeilijk doelwit in kankertherapie. Met behulp van geavanceerde generatieve AI-modellen op zowel klassieke als quantumhardware, waaronder een 16-qubit IBM-apparaat, slaagde het team erin om één miljoen drugkandidaten te genereren. Na een zorgvuldig proces van algoritme- en menselijke filtering, leverde het quantum-verbeterde generatieve model twee afzonderlijke moleculen met een superieure bindingsspecifieke eigenschap dan die gegenereerd door klassieke modellen. Deze doorbraak benadrukt niet alleen de effectiviteit van quantumcomputing in drugontdekking, maar illustreert ook de transformatieve rol van Industrial Generative AI bij het aanpakken van complexe, domeinspecifieke uitdagingen in verschillende industrieën.

Industrial Generative AI, een gespecialiseerde subcategorie van generatieve AI, is bijzonder geschikt om dergelijke ingewikkelde problemen aan te pakken. In tegenstelling tot algemene AI-hulpmiddelen zoals ChatGPT en DALL-E van OpenAI, is Industrial Generative AI aangepast om specifieke problemen binnen ondernemingen of industrieën aan te pakken. Het navigeert door uitdagingen zoals gegevenswanorde, grote oplossingsruimtes, onvoorspelbaarheid, tijdsgevoeligheid, rekenbeperkingen en eisen voor nauwkeurigheid, betrouwbaarheid en beveiliging. De kern bestaat uit generatieve modellen, zoals Large Language Models (LLM’s), die vanuit trainingsgegevens leren om nieuwe, realistische uitvoer te genereren. Deze aanpak maakte het mogelijk voor het Zapata AI-team om pionierswerk te doen op het gebied van drugontdekking, waarbij AI werd gebruikt om baanbrekende oplossingen te creëren.

Yudong Cao, CTO en medeoprichter van Zapata AI, benadrukte de synergie tussen quantum- en klassieke computing bij het bieden van uitgebreide oplossingen in dit baanbrekende project. Het onderzoek, dat momenteel in afwachting is van peer review en beschikbaar is op ArXiv, bouwt voort op eerder onderzoek dat het potentieel van quantum-generatieve AI in drugontdekking aantoont.

Alex Zhavoronkov, PhD, oprichter en co-CEO van Insilico Medicine, erkende de integratie van Insilico’s generatieve AI-engine, Chemistry42, met quantum-versterkte modellen, hetgeen nieuwe therapeutische wegen opent voor uitdagende kankerdoelen. Deze stap is cruciaal in de vooruitgang van de toekomst van drugontdekking.

Met een recente strategische samenwerking met D-Wave Quantum Inc (QBTS ). is Zapata AI klaar om de horizon van quantum-generatieve AI-modellen in de ontdekking van nieuwe moleculen voor een reeks commerciële toepassingen verder te vergroten. Christopher Savoie, CEO en medeoprichter van Zapata AI, uitte zijn enthousiasme over deze ontwikkeling en het potentieel voor bredere toepassing in verschillende industrieën.

Alán Aspuru-Guzik, een professor aan de Universiteit van Toronto en een medeoprichter en wetenschappelijk adviseur van Zapata AI, deelde zijn optimisme over de integratie van quantumcomputing in de drugontdekkingpijplijn. Dit onderzoek is baanbrekend en zet een precedent voor toekomstige quantumcomputers om hun unieke mogelijkheden te demonstreren.

Het onderzoek maakte gebruik van Zapata AI’s QML Suite Python Package, beschikbaar op zijn Orquestra®-platform, waarmee de praktische toepassing van quantumcomputing in het oplossen van reële wetenschappelijke uitdagingen wordt benadrukt. Deze integratie van Industrial Generative AI in het drugontdekkingproces markeert een significante stap in het benutten van AI voor innovatieve, industrie-specifieke oplossingen, waardoor groei en efficiëntie in de voortdurend evoluerende technologische landschap worden gestimuleerd.