La IA mejorada cuántica revoluciona el descubrimiento de fármacos contra el cáncer: un salto adelante con la IA generativa industrial
En un avance sin precedentes en el descubrimiento de fármacos, Zapata Computación, Inc.., junto a Medicina Insilico, la Universidad de Toronto y el Hospital de Investigación Infantil St. Jude, han demostrado el notable potencial de la IA generativa mejorada cuánticamente. Esta colaboración ha dado lugar al primer caso en el que un modelo generativo que funciona con hardware cuántico supera los modelos clásicos tradicionales en la generación de candidatos viables a fármacos contra el cáncer.
Este estudio histórico se centró en el desarrollo de novelas Inhibidores de KRAS, un objetivo notoriamente difícil en la terapia contra el cáncer. Utilizando modelos avanzados de IA generativa en hardware clásico y cuántico, incluido un dispositivo IBM de 16 qubit, el equipo generó con éxito un millón de candidatos a fármacos. Tras un meticuloso proceso de filtrado algorítmico y humano, el modelo generativo mejorado cuánticamente produjo dos moléculas distintas con una afinidad de unión superior a las producidas por los modelos clásicos. Este avance no sólo subraya la eficacia de computación cuántica en el descubrimiento de fármacos, pero también ilustra el papel transformador de la IA generativa industrial para abordar desafíos complejos y específicos de dominios en diversas industrias.
IA generativa industrial, una subcategoría especializada de la IA generativa, es particularmente hábil para abordar problemas tan complejos. A diferencia de las herramientas de IA de uso general como ChatGPT y DALL-E de OpenAI, la IA generativa industrial se personaliza para abordar problemas específicos dentro de empresas o industrias. Navega a través de desafíos como la confusión de datos, grandes espacios de soluciones, imprevisibilidad, sensibilidad temporal, limitaciones informáticas y demandas de precisión, confiabilidad y seguridad. En esencia están los modelos generativos, como Modelos de lenguaje grande (LLM), que aprenden de los datos de capacitación para generar resultados nuevos y realistas. Este enfoque es lo que permitió al equipo de IA de Zapata ser pionero en el campo del descubrimiento de fármacos, aprovechando la IA para crear soluciones innovadoras.
Yudong Cao, CTO y cofundador de Zapata AI, destacó la sinergia de la computación clásica y cuántica para brindar soluciones integrales en este proyecto innovador. La investigación, actualmente en espera de revisión por pares y disponible en ArXiv, se basa en estudios anteriores demostrando el potencial de la IA generativa cuántica en el descubrimiento de fármacos.
Alex Zhavoronkov, PhD, fundador y codirector ejecutivo de Insilico Medicine, reconoció la integración del motor de IA generativa de Insilico, Chemistry42, con modelos cuánticos aumentados, lo que presagia nuevas vías terapéuticas para objetivos desafiantes del cáncer. Este paso es fundamental para avanzar en el futuro del descubrimiento de fármacos.
Con una reciente asociación estratégica con D-Wave Quantum Inc., Zapata AI está preparada para ampliar aún más los horizontes de los modelos de IA generativa cuántica en el descubrimiento de nuevas moléculas para una variedad de aplicaciones comerciales. Christopher Savoie, director ejecutivo y cofundador de Zapata AI, expresó su entusiasmo por este desarrollo y el potencial de una aplicación más amplia en diversas industrias.
Alán Aspuru-Guzik, profesor de la Universidad de Toronto y cofundador y asesor científico de Zapata AI, compartió su optimismo sobre la integración de la computación cuántica en el proceso de descubrimiento de fármacos. Esta investigación es pionera y sienta un precedente para que las futuras computadoras cuánticas muestren sus capacidades únicas.
La investigación empleó el paquete Python QML Suite de Zapata AI, disponible en su plataforma Orquestra®, enfatizando la aplicación práctica de la computación cuántica para resolver desafíos científicos del mundo real. Esta integración de la IA generativa industrial en el proceso de descubrimiento de fármacos marca un paso significativo en el aprovechamiento de la IA para soluciones innovadoras y específicas de la industria, impulsando el crecimiento y la eficiencia en un panorama tecnológico en constante evolución.
