Датский DTU ускоряет разработку вакцин с помощью квантового компьютера и ИИ

Репортаж от Wedoany，Исследовательская группа Датского технического университета (DTU) добилась прогресса в ускорении разработки вакцин с использованием квантового компьютера. Команда объединила генеративную модель ИИ с квантовым компьютером размером с принтер, произведённым британским стартапом ORCA Computing, и создала новые пептиды, способные связываться с определёнными белками в организме человека, что является ключевым этапом в разработке вакцин и иммунотерапии.

Исследовательская группа под руководством профессора Тимоти Патрика Дженкинса применила гибридный подход, соединив квантовый компьютер с традиционными процессорами. Этот метод направлен на ускорение способности ИИ прогнозировать и генерировать пептиды (короткие цепочки аминокислот), которые могут стать кандидатами на вакцины. Результаты лабораторных испытаний показали, что по сравнению с классическими моделями гибридная модель генерировала больше пептидов, успешно связывающихся с белками-мишенями, причём наиболее значительное улучшение наблюдалось при крайне ограниченном объёме доступных обучающих данных.

Исследовательская группа отметила, что эта технология может ускорить разработку иммунотерапии и персонализированных вакцин, а также повысить эффективность лекарств для малоизученных групп населения, таких как жители Азии и Африки. В настоящее время большинство медицинских исследований сосредоточено на западных популяциях, что приводит к нехватке генетических данных для других групп. Гипотеза команды DTU подтвердилась: квантовый компьютер способен генерировать более разнообразные последовательности пептидов, особенно для целей с дефицитом данных, что помогает решить основную проблему разработки вакцин — отсутствие генетических данных, отражающих всё разнообразие человечества.

Однако исследователи признают, что технология находится на ранней стадии. Докторант DTU Джонатан Фанк пояснил, что современные квантовые компьютеры всё ещё слишком малы для запуска полноразмерных передовых моделей ИИ, поэтому кодируемые сложные молекулы не являются нормальными антителами обычного размера, с которыми обычно работают. Он добавил, что поиск пептидов, способных связываться с определёнными генами, — лишь один из этапов разработки вакцины, и сам по себе этот процесс ещё не достаточен для создания успешного лекарства. Генеральный директор ORCA Computing Ричард Мюррей отметил, что многие компании в отрасли считают квантовые технологии «туманными и далёкими», отчасти из-за отсутствия чётких краткосрочных примеров использования, но он полагает, что данное исследование демонстрирует перспективы краткосрочного коммерческого применения квантовых технологий.

В будущем команда DTU планирует проверить, можно ли применить тот же рабочий процесс для более продвинутых моделей и более крупных белков. Профессор Дженкинс подчеркнул, что рабочий процесс генеративного ИИ ценен для забытых болезней, получающих лишь незначительное финансирование на исследования. В настоящее время он также изучает возможность использования квантового компьютера для улучшения своего метода генеративного ИИ с целью создания синтетических антидотов против змеиного яда. Это исследование предварительно продемонстрировало потенциал интеграции квантового компьютера и ИИ для решения практических задач в медицине. Благодаря гибридному подходу можно преодолеть ограничения данных для недостаточно изученных групп населения, открывая путь к разработке более инклюзивных вакцин и методов лечения, однако путь к полномасштабному применению остаётся долгим. Исследователи и фармацевтическая отрасль могут получить из этого предварительные доказательства того, что квантовые компьютеры уже способны приносить измеримую пользу в реальных исследованиях.