Впервые применив квантовые алгоритмы машинного обучения для генерации новых химических соединений, потенциально обладающих лекарственными свойствами.
В исследовании, опубликованном в журнале Scientific Reports, команда продемонстрировала, как гибридные алгоритмы квантово-классического машинного обучения могут быть успешно применены для синтеза новых молекул с потенциалом применения в фармакологии. В ходе эксперимента были задействованы как классические, так и квантовые компьютеры для распознавания «смыслов» – закономерностей, отвечающих за полезные химические и медицинские свойства в генерируемых алгоритмом химических структурах.
Это исследование является первым случаем использования генеративных гибридных квантово-классических алгоритмов для разработки новых лекарственных препаратов, что ускоряет поиск в обширном химическом пространстве. Все сгенерированные алгоритмом молекулы являются новыми и имеют потенциал для получения патента.
Несмотря на то, что все эти структуры еще только предстоит тщательно исследовать в лабораторных условиях, работа демонстрирует возможности квантового машинного обучения для ускорения инноваций в области медицинской химии, биотехнологии и здравоохранения, открывая новые горизонты для быстрого создания эффективных медицинских препаратов.
Алексей Федоров, научный руководитель группы «Квантовые информационные технологии» Российского квантового центра, объяснил принцип работы алгоритма: «Одной из первых областей, в которой ожидается прорыв в связи с появлением квантовых компьютеров, является машинное обучение и искусственный интеллект. В нашей работе мы показали, как за счет новых принципов обучения нейронных сетей с помощью уже текущего поколения квантовых компьютеров можно получать интересные результаты — генерировать новые химические соединения с потенциальными лекарственными свойствами. Мы видим большой потенциал в этом направлении, а поскольку наш подход предполагает достаточно общую архитектуру модели машинного обучения, то мы видим возможности для применения и в других областях, например, финансовой сфере».
Петр Федичев, генеральный директор и соучредитель «Геро»: «Генеративные модели уже используются в разработке лекарств. Наша работа показывает, что уже в ближайшем будущем, по мере развития аппаратной части квантовых вычислений, гибридные архитектуры, похожие на применяемые в статье, лягут в основу еще более эффективных моделей, способных революционизировать область разработки лекарств, обеспечив возможность созданий новых молекул, с заданными медицинскими свойствами».
Российский квантовый центр (РКЦ) – некоммерческий научно-технологический центр, за короткое время занявший лидирующие позиции в своей области научных исследований, а также в разработке высокотехнологичных коммерческих продуктов на основе квантовых технологий.
Геро – биотехнологическая компания, использующая физику и современные средства машинного обучения для создания математических моделей здоровья человека и большие биомедицинские данные для разработки новых методов лечения старения и возрастных заболеваний. Специалисты компании ведут исследования с ведущими научными организациями в мире. Фундаментальные разработки компании формируют будущее индустрии продления жизни – “Человечество может остановить, но не полностью обратить старение” в Popular Mechanics. В 2023 году начато сотрудничество в области поиска лекарств от фиброза с компанией Pfizer.