Une étude dirigée par Insilico Medicine combine l'informatique quantique et l'IA générative pour la découverte de médicaments
"L'informatique quantique est considérée comme la prochaine percée technologique qui aura un impact considérable, et l'industrie pharmaceutique devrait faire partie de la première vague d'industries qui bénéficieront de cette avancée.
Insilico Medicine, une société de découverte de médicaments basée sur l'intelligence artificielle (IA) générative au stade clinique, a annoncé qu'elle avait combiné deux technologies en plein essor, l'informatique quantique et l'IA générative, pour explorer la découverte de candidats principaux dans le développement de médicaments et a démontré avec succès les avantages potentiels des réseaux adversaires génératifs quantiques dans la chimie générative.
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L'étude regroupe des scientifiques d'Insilico Medicine, de Foxconn, de Zapata Computing et de l'Université de Toronto.
Insilico Medicine
L'étude, publiée le 13 mai dans le Journal of Chemical Information and Modeling de l'American Chemical Society, une revue de premier plan dans le domaine de la modélisation informatique, a été menée par les centres d'Insilico à Taïwan et aux Émirats arabes unis, qui se concentrent sur la mise au point de méthodes et de moteurs révolutionnaires avec des technologies en plein essor - notamment l'IA générative et l'informatique quantique - afin d'accélérer la découverte et le développement de médicaments. La recherche a été soutenue par le directeur du Consortium d'accélération de l'Université de Toronto, Alán Aspuru-Guzik, PhD, et par des scientifiques de l'Institut de recherche Hon Hai (Foxconn).
"Cette collaboration internationale a été un projet très amusant", a déclaré Alán Aspuru-Guzik, directeur du Consortium d'accélération et professeur d'informatique et de chimie à l'Université de Toronto. "Il ouvre la voie à d'autres développements de l'IA dans le domaine de la découverte de médicaments. Il s'agit d'une collaboration mondiale entre Foxconn, Insilico, Zapata Computing et l'université de Toronto".
Les réseaux adversoriels génératifs (GAN) sont l'un des modèles génératifs les plus performants dans le domaine de la découverte et de la conception de médicaments. Ils ont montré des résultats remarquables dans la génération de données qui imitent une distribution de données dans différentes tâches. Le modèle GAN classique se compose d'un générateur et d'un discriminateur. Le générateur prend des bruits aléatoires en entrée et tente d'imiter la distribution des données, tandis que le discriminateur essaie de faire la distinction entre les échantillons fictifs et les échantillons réels. Un GAN est entraîné jusqu'à ce que le discriminateur ne puisse plus distinguer les données générées des données réelles.
Dans cet article, les chercheurs ont exploré l'avantage quantique dans la découverte de médicaments à base de petites molécules en remplaçant chaque partie de MolGAN, un GAN implicite pour les petits graphes moléculaires, par un circuit quantique variationnel (VQC), étape par étape, y compris le générateur de bruit, le générateur avec la méthode de patch et le discriminateur quantique, et en comparant ses performances à celles de son homologue classique.
L'étude a non seulement démontré que les GAN quantiques entraînés peuvent générer des molécules similaires à l'ensemble d'entraînement en utilisant le VQC comme générateur de bruit, mais aussi que le générateur quantique est plus performant que le GAN classique en ce qui concerne les propriétés médicamenteuses des composés générés et le benchmark orienté vers un objectif. En outre, l'étude a montré que le discriminateur quantique du GAN avec seulement quelques dizaines de paramètres pouvant être appris peut générer des molécules valides et surpasse son homologue classique avec des dizaines de milliers de paramètres en termes de propriétés des molécules générées et de score de KL-divergence.
"L'informatique quantique est considérée comme la prochaine percée technologique qui aura un impact considérable, et l'industrie pharmaceutique devrait faire partie de la première vague d'industries à bénéficier de cette avancée", a déclaré Jimmy Yen-Chu Lin, PhD, directeur général d'Insilico Medicine Taiwan et auteur correspondant de l'article. "Cet article démontre la première empreinte d'Insilico dans l'informatique quantique avec l'IA dans la génération moléculaire, soulignant notre vision dans ce domaine."
Sur la base de ces résultats, les scientifiques d'Insilico prévoient d'intégrer le modèle GAN quantique hybride dans Chemistry42, le moteur de génération de petites molécules propriétaire de la société, afin d'accélérer et d'améliorer encore son processus de découverte et de développement de médicaments piloté par l'IA.
Insilico a été l'un des premiers à utiliser les GAN dans la conception moléculaire de novo et a publié le premier article dans ce domaine en 2016. La société a livré 11 candidats précliniques par des modèles d'IA générative basés sur les GAN et son programme principal a été validé dans des essais cliniques de phase I.
"Je suis fier des résultats positifs que notre équipe d'informatique quantique a obtenus grâce à ses efforts et à son innovation", a déclaré Alex Zhavoronkov, PhD, fondateur et PDG d'Insilico Medicine. "Je pense qu'il s'agit d'un premier petit pas dans notre voyage. Nous travaillons actuellement sur une expérience révolutionnaire avec un véritable ordinateur quantique pour la chimie et nous sommes impatients de partager les meilleures pratiques d'Insilico avec l'industrie et le monde universitaire."
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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