¿El revuelo de los científicos? Uso de la IA y la computación cuántica para generar nuevos péptidos

Los científicos han tenido éxito Se demostró que un ordenador cuántico puede mejorar la precisión y alcance de los modelos de descubrimiento de fármacos de inteligencia artificial generativa. Y lo hicieron utilizando su tiempo libre y el dinero que les sobraba de otros proyectos.

El equipo de la Universidad Técnica de Dinamarca ejecutó su modelo de IA generativo para predecir proteínas junto con un ordenador cuántico del tamaño de una impresora construido por la startup británica ORCA Computing, que aceleró la IA enlazando máquinas cuánticas con procesadores tradicionales. Los investigadores utilizaron la técnica híbrida para generar nuevos péptidos, cadenas cortas de aminoácidos, capaces de unirse a proteínas específicas del cuerpo. Hacerlo es un paso crucial en el desarrollo de vacunas.

El equipo de investigadores trabajó los fines de semana y reunió dinero no gastado de otros proyectos porque "la ciencia más innovadora da demasiado miedo para las fundaciones", según el profesor de DTU Timothy Patrick Jenkins, que dirigió el proyecto.

Hacer los péptidos en el laboratorio y probar si éstos se unirían a las proteínas particulares mostró que el modelo producía péptidos con mayor éxito que su homólogo clásico, con las mejoras más fuertes donde los datos de entrenamiento eran raros.

El equipo cree que la máquina podría acelerar el desarrollo de inmunoterapias y vacunas personalizadas, así como mejorar la eficacia de fármacos en grupos poco estudiados.

"Debíamos demostrarlo realmente para convencer a los escépticos de que nuestras predicciones se conectan con el mundo real", dice Patrick Jenkins a WIRED. La informática cuántica sigue siendo un campo naciente y se enfrenta a un intenso escrutinio debido a los retos técnicos de construir estas máquinas y aplicarlas con éxito para resolver problemas.

Incluso Patrick Jenkins inicialmente se mostró reacio a explorar la tecnología: "Fui un gran escéptico cuántico", dice riendo, creyendo que cualquier aplicación a su trabajo sería "décadas de distancia".

Él y su equipo utilizan grandes datos e IA para descubrir proteínas que podrían desbloquear nuevas inmunoterapias más baratas y rápidas, financiadas a menudo por la Fundación Novo Nordisk. Aunque la mayoría de los fabricantes de modelos biológicos están desesperados por obtener más datos, un reto particular para su equipo ha sido la falta de datos sobre toda la variedad de información genética en toda la raza humana, ya que la mayoría de la investigación médica se ha centrado en las poblaciones occidentales. Esto puede dificultar el desarrollo de péptidos que funcionen en poblaciones poco estudiadas, como las de Asia y África, dice.

Su equipo planteó la hipótesis de que incorporar un ordenador cuántico a su flujo de trabajo podría hacer que genere un conjunto más diverso de péptidos, especialmente para objetivos donde tenían menos datos, después de saber que las máquinas tenían un efecto similar en la generación de imágenes.

El proceso recientemente descubierto todavía no revolucionará la investigación, ya que los ordenadores cuánticos son todavía demasiado pequeños para ejecutar modelos de IA de vanguardia a gran escala, lo que significa que se podrían conseguir mejores resultados en un ordenador clásico.

"Quantum todavía no es muy potente, por lo que el nivel de complejidad que podíamos codificar no era un anticuerpo de tamaño normal, que es con el que trabajamos habitualmente", dice el estudiante de doctorado de DTU Jonathan Funk. Además, encontrar un péptido que pueda unirse a un gen específico es sólo un paso en el desarrollo de la vacuna, y no sólo daría medicamentos con éxito.

"Creo que no es de extrañar que muchas empresas industriales piensen que el cuántico es bueno y lejano", dijo a WIRED el consejero delegado de ORCA Computing, Richard Murray, en parte porque la tecnología "nunca ha tenido ejemplos claros de utilidad a corto plazo".

Dice que este estudio es nuevo, puesto que muestra una aplicación comercial a corto plazo del cuántico. Su empresa también está aplicando la tecnología a través de proyectos con la gran petrolera BP en química y el fabricante de automóviles Toyota para hacer más eficiente su proceso de diseño.

El equipo de DTU verá ahora si puede utilizar el flujo de trabajo con modelos más vanguardistas y proteínas más grandes. "Necesitábamos esto como una forma fácil de validar que ahora tenemos la posibilidad de mover sustancialmente la aguja", dice Patrick Jenkins, y señala que los flujos de trabajo de IA generativa son especialmente valiosos en enfermedades desatendidas que reciben poco dinero para la investigación. También está buscando utilizar un ordenador cuántico para mejorar su método de IA generativa para diseñar antídotos sintéticos para el veneno del mordisco de serpiente.