Agitação lateral dos cientistas? Usando IA e computação quântica para gerar novos peptídeos

Os cientistas conseguiram com sucesso mostrou um computador quântico pode melhorar a precisão e o alcance da geração modelos de descoberta de medicamentos de inteligência artificial. E fizeram isso usando o tempo livre e o dinheiro que sobrava de outros projetos.

A equipe da Universidade Técnica da Dinamarca executou seu modelo generativo de IA para prever proteínas em conjunto com um computador quântico do tamanho de uma impressora construído pela startup britânica ORCA Computing, que acelerou a IA ao conectar máquinas quânticas a processadores tradicionais. Os pesquisadores usaram a técnica híbrida para gerar novos peptídeos – cadeias curtas de aminoácidos – capazes de se ligar a proteínas específicas do corpo. Fazer isso é um passo crucial no desenvolvimento de vacinas.

A equipe de pesquisadores trabalhou nos fins de semana e reuniu dinheiro não gasto de outros projetos porque “a maior parte da ciência inovadora é assustadora demais para as fundações”, segundo o professor da DTU, Timothy Patrick Jenkins, que liderou o projeto.

Fazer os peptídeos em laboratório e testar se eles se ligariam às proteínas específicas mostrou que o modelo produziu peptídeos mais bem-sucedidos do que seu equivalente clássico, com melhorias mais fortes onde os dados de treinamento eram raros.

A equipe acredita que a máquina poderá acelerar o desenvolvimento de imunoterapias e vacinas personalizadas, bem como melhorar a eficácia dos medicamentos em grupos pouco estudados.

“Precisávamos realmente provar isso para convencer os céticos de que nossas previsões se conectam ao mundo real”, disse Patrick Jenkins à WIRED. A computação quântica continua sendo um campo nascente e enfrenta intenso escrutínio devido aos desafios técnicos de construção dessas máquinas e aplicando-os com sucesso para resolver problemas.

Até Patrick Jenkins inicialmente relutou em explorar a tecnologia: “Eu era um grande cético quântico”, diz ele rindo, acreditando que qualquer aplicação ao seu trabalho estaria “a décadas de distância”.

Ele e a sua equipa utilizam big data e IA para descobrir proteínas que poderiam desbloquear novas imunoterapias mais baratas e mais rápidas, muitas vezes financiadas pela Fundação Novo Nordisk. Embora a maioria dos criadores de modelos biológicos estejam desesperados por mais dados, um desafio particular para a sua equipa tem sido a falta de dados sobre toda a variedade de informação genética em toda a raça humana, uma vez que a maior parte da investigação médica se concentrou nas populações ocidentais. Isto pode dificultar o desenvolvimento de peptídeos que funcionem em populações pouco estudadas, como as da Ásia e da África, diz ele.

Sua equipe levantou a hipótese de que incorporar um computador quântico em seu fluxo de trabalho poderia fazer com que ele gerasse um conjunto mais diversificado de peptídeos, especialmente para alvos onde tinham menos dados, depois de saber que as máquinas tiveram um efeito semelhante na geração de imagens.

O processo recém-descoberto ainda não revolucionará a pesquisa, já que os computadores quânticos ainda são pequenos demais para executar modelos de IA de ponta em escala real, o que significa que melhores resultados poderiam ser alcançados em um computador clássico.

“O quantum ainda não é muito poderoso, então o nível de complexidade que conseguimos codificar não era um anticorpo de tamanho normal, que é com o qual normalmente trabalhamos”, diz o estudante de doutorado da DTU Jonathan Funk. Além disso, encontrar um peptídeo que possa se ligar a um gene específico é apenas um passo no desenvolvimento de uma vacina e não produziria, por si só, medicamentos bem-sucedidos.

“Acho que não é nenhuma surpresa que muitas empresas industriais pensem que a tecnologia quântica é nebulosa e distante”, disse Richard Murray, CEO da ORCA Computing, à WIRED, em parte porque a tecnologia “nunca teve exemplos realmente claros de utilidade no curto prazo”.

Ele diz que este estudo é novo porque mostra uma aplicação comercial de curto prazo para o quantum. Sua empresa também está aplicando a tecnologia por meio de projetos com a grande petrolífera BP em química e com a montadora Toyota para tornar seu processo de design mais eficiente.

A equipe da DTU verá agora se consegue usar o fluxo de trabalho com modelos mais avançados e proteínas maiores. “Precisávamos disto como uma forma fácil de validar que agora temos realmente uma oportunidade de mover a agulha substancialmente”, diz Patrick Jenkins, observando que os fluxos de trabalho generativos de IA são particularmente valiosos em doenças negligenciadas que recebem pouco dinheiro para investigação. Ele também está pensando em usar um computador quântico para aprimorar seu método generativo de IA para projetar antídotos sintéticos para veneno de picada de cobra.