Von Insilico Medicine geleitete Studie kombiniert Quantencomputing und generative KI für die Arzneimittelforschung
"Quantencomputing gilt als der nächste technologische Durchbruch, der große Auswirkungen haben wird, und man geht davon aus, dass die pharmazeutische Industrie zu den ersten Branchen gehören wird, die von diesem Fortschritt profitieren werden"
Insilico Medicine, ein auf generative künstliche Intelligenz (KI) gestütztes Unternehmen für die Entdeckung von Arzneimitteln in der klinischen Phase, gab bekannt, dass es zwei sich rasch entwickelnde Technologien - Quantencomputing und generative KI - kombiniert hat, um die Entdeckung von Leitkandidaten in der Arzneimittelentwicklung zu erforschen und die potenziellen Vorteile von generativen kontradiktorischen Quantennetzwerken in der generativen Chemie erfolgreich nachzuweisen.
An der Studie sind Wissenschaftler von Insilico Medicine, Foxconn, Zapata Computing und der Universität Toronto beteiligt.
Insilico Medicine
Die Studie, die am 13. Mai im Journal of Chemical Information and Modeling der American Chemical Society, einer führenden Fachzeitschrift für Computermodellierung, veröffentlicht wurde, wurde von den Insilico-Zentren in Taiwan und den Vereinigten Arabischen Emiraten geleitet, die sich auf die Entwicklung bahnbrechender Methoden und Maschinen mit sich schnell entwickelnden Technologien - einschließlich generativer KI und Quantencomputing - konzentrieren, um die Entdeckung und Entwicklung von Arzneimitteln zu beschleunigen. Die Forschung wurde von Alán Aspuru-Guzik, PhD, Direktor des Acceleration Consortium der Universität Toronto, und Wissenschaftlern des Hon Hai (Foxconn) Research Institute unterstützt.
"Diese internationale Zusammenarbeit war ein sehr unterhaltsames Projekt", sagte Alán Aspuru-Guzik, Leiter des Acceleration Consortium und Professor für Informatik und Chemie an der Universität Toronto. "Es schafft die Voraussetzungen für weitere Entwicklungen in der KI, wenn sie auf die Arzneimittelforschung trifft. Es handelt sich um eine globale Zusammenarbeit, bei der Foxconn, Insilico, Zapata Computing und die Universität von Toronto zusammenarbeiten."
Generative Adversarial Networks (GANs) sind eines der erfolgreichsten generativen Modelle in der Arzneimittelforschung und -entwicklung und haben bemerkenswerte Ergebnisse bei der Generierung von Daten gezeigt, die eine Datenverteilung in verschiedenen Aufgabenstellungen nachahmen. Das klassische GAN-Modell besteht aus einem Generator und einem Diskriminator. Der Generator nimmt Zufallsgeräusche als Eingabe und versucht, die Datenverteilung zu imitieren, und der Diskriminator versucht, zwischen den gefälschten und den echten Proben zu unterscheiden. Ein GAN wird so lange trainiert, bis der Diskriminator die generierten Daten nicht mehr von den echten Daten unterscheiden kann.
In dieser Arbeit untersuchten die Forscher den Quantenvorteil bei der Entdeckung von Arzneimitteln aus kleinen Molekülen, indem sie jeden Teil von MolGAN, einem impliziten GAN für kleine molekulare Graphen, Schritt für Schritt durch einen Variations-Quanten-Schaltkreis (VQC) ersetzten, einschließlich des Rauschgenerators, des Generators mit der Patch-Methode und des Quanten-Diskriminators, und dessen Leistung mit der des klassischen Gegenstücks verglichen.
Die Studie zeigte nicht nur, dass die trainierten Quanten-GANs durch die Verwendung des VQC als Rauschgenerator trainingsmengenähnliche Moleküle erzeugen können, sondern auch, dass der Quantengenerator das klassische GAN in den Arzneimitteleigenschaften der erzeugten Verbindungen und im zielgerichteten Benchmark übertrifft. Darüber hinaus zeigte die Studie, dass der Quantendiskriminator des GAN mit nur einigen Dutzend erlernbaren Parametern gültige Moleküle erzeugen kann und das klassische Gegenstück mit Zehntausenden von Parametern in Bezug auf die erzeugten Moleküleigenschaften und die KL-Divergenzwertung übertrifft.
"Quantencomputing gilt als der nächste technologische Durchbruch, der große Auswirkungen haben wird, und man geht davon aus, dass die pharmazeutische Industrie zu den ersten Branchen gehören wird, die von diesem Fortschritt profitieren werden", sagte Jimmy Yen-Chu Lin, PhD, GM von Insilico Medicine Taiwan und korrespondierender Autor der Studie. "Diese Arbeit zeigt Insilicos ersten Fußabdruck im Quantencomputing mit KI in der Molekulargenerierung und unterstreicht unsere Vision in diesem Bereich."
Aufbauend auf diesen Erkenntnissen planen die Wissenschaftler von Insilico, das hybride Quanten-GAN-Modell in Chemistry42, die firmeneigene Engine zur Generierung kleiner Moleküle, zu integrieren, um den KI-gesteuerten Wirkstoffentdeckungs- und Entwicklungsprozess weiter zu beschleunigen und zu verbessern.
Insilico war eines der ersten Unternehmen, das GANs für das De-novo-Moleküldesign einsetzte, und veröffentlichte 2016 die erste Publikation in diesem Bereich. Das Unternehmen hat 11 präklinische Kandidaten mit Hilfe von GAN-basierten generativen KI-Modellen entwickelt, und sein Hauptprogramm wurde in klinischen Studien der Phase I validiert.
"Ich bin stolz auf die positiven Ergebnisse, die unser Quantencomputing-Team durch seine Bemühungen und Innovationen erzielt hat", sagte Alex Zhavoronkov, PhD, Gründer und CEO von Insilico Medicine. "Ich glaube, dies ist der erste kleine Schritt auf unserem Weg. Wir arbeiten derzeit an einem bahnbrechenden Experiment mit einem echten Quantencomputer für die Chemie und freuen uns darauf, die bewährten Verfahren von Insilico mit der Industrie und der akademischen Welt zu teilen."
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