Квантовый компьютер повысил точность ИИ-модели для создания лекарственных пептидов

Учёные из Технического университета Дании использовали квантовый процессор ORCA Computing для улучшения ИИ-модели, которая создаёт пептиды — потенциальные основы новых вакцин и лекарств

Учёные из Технического университета Дании показали, что квантовый компьютер может повысить точность ИИ-модели при разработке лекарств. Команда использовала гибридную систему, в которой квантовый процессор британской компании ORCA Computing работал совместно с традиционными вычислительными системами, и получила более успешные варианты пептидов — коротких цепочек аминокислот, способных связываться с определёнными белками организма.

В работе участвовала модель искусственного интеллекта, предназначенная для прогнозирования свойств белков. Учёные объединили её с компактным квантовым компьютером, который ускорял отдельные этапы вычислений за счёт взаимодействия квантовых и классических процессоров. Система использовалась для генерации новых пептидов — потенциальных компонентов будущих вакцин и других препаратов, поскольку способность молекулы связываться с конкретным белком является одним из важных этапов разработки лекарств.

Изображение сгенерировано: Nano BananaКоманда проводила проект в свободное время и использовала оставшееся финансирование от других исследований. По словам профессора Технического университета Дании Тимоти Патрика Дженкинса, на многие нестандартные научные идеи сложно получить поддержку на раннем этапе из-за высокой неопределённости результатов. После создания пептидов в лаборатории и проверки их взаимодействия с целевыми белками учёные обнаружили, что усиленная модель создавала больше успешных вариантов по сравнению с классической версией, особенно в случаях, когда исходных данных для обучения было мало.

Разработка связана с одной из проблем современной биомедицины: большинство данных для создания лекарств основано на исследованиях западных популяций, поэтому ИИ-моделям сложнее разрабатывать препараты для групп населения, которые изучены хуже, включая жителей Азии и Африки. Учёные предположили, что квантовые вычисления помогут создавать более разнообразные наборы пептидов в условиях ограниченного объёма данных.

При этом авторы работы отмечают, что технология пока не готова заменить классические вычисления в разработке лекарств. Современные квантовые компьютеры не готовы к тому, чтобы запускать полноценные сложные ИИ-модели, а поиск пептида, связывающегося с определённым белком, является только одним этапом создания препарата. Следующим шагом команда планирует проверить метод на более крупных белках и современных моделях искусственного интеллекта, включая задачи разработки персонализированных иммунных препаратов и синтетических антидотов, в частности, против змеиного яда.