Ученые из Технического университета Дании применили квантовый процессор ORCA Computing для улучшения работы ИИ-модели, создающей пептиды. Гибридная система позволила получить более успешные варианты коротких цепочек аминокислот, которые могут стать основой новых вакцин и лекарств. Об этом сообщает издание iXBT.com.

В исследовании участвовала модель искусственного интеллекта для прогнозирования свойств белков. Ученые объединили ее с компактным квантовым компьютером, который ускорял отдельные этапы вычислений за счет взаимодействия с классическими процессорами. Система использовалась для генерации новых пептидов — потенциальных компонентов будущих препаратов.

После создания пептидов в лаборатории и проверки их взаимодействия с целевыми белками выяснилось, что усиленная модель создавала больше успешных вариантов по сравнению с классической версией. Особенно эффективно она работала в случаях, когда исходных данных для обучения было мало.

Разработка решает одну из проблем современной биомедицины. Большинство данных для создания лекарств основано на исследованиях западных популяций, поэтому ИИ-моделям сложнее разрабатывать препараты для жителей Азии и Африки. Ученые считают, что квантовые вычисления помогут создавать более разнообразные наборы пептидов в условиях ограниченного объема данных.

Авторы работы отмечают, что технология пока не готова заменить классические вычисления в разработке лекарств. Следующим шагом команда планирует проверить метод на более крупных белках и современных моделях ИИ, в том числе для разработки персонализированных иммунных препаратов и синтетических антидотов.

«На многие нестандартные научные идеи сложно получить поддержку на раннем этапе из-за высокой неопределённости результатов», — заявил профессор Технического университета Дании Тимоти Патрик Дженкинс.

Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе всех новостей и событий Рунета.