Νέα έρευνα από το LANL δημιουργεί ένα προγνωστικό μοντέλο για το σχεδιασμό φαρμάκων συνδυάζοντας την κβαντική φυσική, τη χημεία και τη μηχανική μάθηση

Πολλές εξισώσεις στην κβαντική φυσική μπορούν να είναι χρήσιμες για την καθοδήγηση των ερευνητών που εξετάζουν τις χημικές αλληλεπιδράσεις. Όπως τόσο η κβαντική φυσική όσο και χημεία εργάζονται στα ίδια ατομικά επίπεδα, συχνά χρησιμοποιούνται παράλληλα μεταξύ τους για την επίτευξη νέων αποτελεσμάτων. Πρόσφατα, ερευνητές στο Los Alamos National Laboratory (LANL) προχώρησε αυτή τη σύζευξη ένα βήμα παραπέρα προσθέτοντας μάθηση μηχανής διεργασίες που βοηθούν στην πρόβλεψη της βιοχημικής αλληλεπίδρασης σε μοριακές προσομοιώσεις. Αυτό με τη σειρά του θα μπορούσε να βοηθήσει στην επιτάχυνση των βημάτων στον σχεδιασμό φαρμάκων και σε άλλα σενάρια της βιομηχανίας, καθιστώντας τα φάρμακα ασφαλέστερα και ταχύτερα μακροπρόθεσμα.

Χρήση μηχανικής εκμάθησης για σύνολα δεδομένων

Γίνονται ήδη διαδικασίες μηχανικής μάθησης εφαρμοσμένος στον κβαντικό υπολογισμό και την κβαντική φυσική. Επειδή η μηχανική μάθηση προβλέπει και δημιουργεί μοτίβα από μεγάλες ομάδες δεδομένων, είναι επωφελής για πεδία όπως η κβαντική φυσική ή η χημεία, που έχουν πολλά κινούμενα κομμάτια. Σύμφωνα με τον ερευνητή του LANL Benjamin Nebgen: «πριν από την εμφάνιση των μεθόδων μηχανικής μάθησης (ML) στους τομείς της χημείας και της επιστήμης των υλικών, η μεγαλύτερη πρακτική προσομοίωση της χημείας και των συστημάτων υλικών περιοριζόταν σε μερικές χιλιάδες άτομα. Αυτό είναι πολύ μικρό για να καταγράψει με ακρίβεια πολλά αποτελέσματα που υπαγορεύουν χημικές ή υλικές ιδιότητες, όπως μονοπάτια κόκκων ή σπάνιες δραστικές οδοί». Χάρη στα οφέλη της μηχανικής μάθησης, οι ερευνητές μπορούν να μελετήσουν πιο περίπλοκα σενάρια σε προσομοιώσεις, συμπεριλαμβανομένων εκείνων που επικεντρώνονται στην κβαντική φυσική και τη χημεία.

Για επιστήμονες που σχεδιάζουν νέα φάρμακα ή μελετώντας τις χημικές αντιδράσεις, είναι σημαντικό να κατανοήσουμε πλήρως τι συμβαίνει με τα ηλεκτρόνια σε κβαντικό επίπεδο. «Η κίνηση των ηλεκτρονίων και των ατομικών πυρήνων ελέγχει σχεδόν όλες τις χημικές και υλικές ιδιότητες που καθορίζουν τη σύγχρονη ύπαρξή μας», είπε ο Nebgen. «Αυτό περιλαμβάνει τη χημεία των πάντων, από τα φάρμακα που παίρνουμε, τα οικιακά καθαριστικά που χρησιμοποιούμε καθημερινά, μέχρι τα καύσιμα στα αυτοκίνητα και τα φορτηγά μας. Επιπλέον, οι ιδιότητες των υλικών που απαρτίζουν τα αυτοκίνητά μας, τα σπίτια, τα εργαλεία, τα αεροσκάφη μας και σχεδόν οτιδήποτε αλληλεπιδρούμε καθημερινά ελέγχονται από την ίδια υποκείμενη φυσική». Αυτό δίνει τη δυνατότητα στους ερευνητές να διερευνήσουν βαθύτερα τις αλληλεπιδράσεις ενός μορίου σε ένα θεμελιώδες επίπεδο. Ωστόσο, μόλις επιτευχθεί αυτό το επίπεδο, ακολουθούν πιο περίπλοκα μαθηματικά. «Οι δυνάμεις που δρουν σε μεμονωμένα άτομα και εισέρχονται στις εξισώσεις του Νεύτωνα προέρχονται από την κίνηση των ηλεκτρονίων, τα οποία είναι εγγενώς κβαντικά στη φύση», εξήγησε ο Nebgen. «Έτσι, τα ηλεκτρόνια πρέπει να αντιμετωπιστούν με την εξίσωση Schrodinger, η οποία είναι ένα πολύ πιο δύσκολο μαθηματικό πρόβλημα προς επίλυση».

Το LANL χρησιμοποιεί τη μηχανική εκμάθηση για τη δημιουργία μοντέλων

Για να ξεπεράσουν αυτές τις δύσκολες εξισώσεις, ερευνητές όπως ο Nebgen χρησιμοποιούν εργαλεία μηχανικής μάθησης. Αυτά τα εργαλεία μπορούν να επιταχύνουν μια χημική προσομοίωση εστιάζοντας μόνο σε μερικά από τα πιο σημαντικά ηλεκτρόνια του συστήματος, πρόσθεσε ο Nebgen. Χρησιμοποιώντας ένα εργαλείο μηχανικής μάθησης που ονομάζεται νευρωνικό δίκτυο, ο Nebgen και η ομάδα του κατάφεραν να δημιουργήσουν ένα προγνωστικό μοντέλο των πιθανών καταστάσεων ηλεκτρονίων και των σχετικών ενεργειών τους μέσα σε ένα μόριο. Από εκεί η ομάδα θα μπορούσε να προβλέψει με ακρίβεια ορισμένα από τα πιθανά αποτελέσματα της προσομοίωσης με διαφορετικές εισροές. Για τις εταιρείες βιοτεχνολογίας που ξοδεύουν εκατομμύρια δολάρια για να σχεδιάσουν και να δοκιμάσουν νέα φάρμακα, προγνωστικά μοντέλα όπως αυτό θα μπορούσαν να προσφέρουν πολλά οικονομικά οφέλη. Ενώ η χρήση της μηχανικής μάθησης στη βιομηχανία φαρμάκων δεν είναι νέα, ο συνδυασμός της με τη δύναμη του κβαντικού υπολογισμού μπορεί να δημιουργήσει την επόμενη γενιά τεχνολογίας που απαιτείται για την κυκλοφορία μελλοντικών φαρμάκων.

Ο Kenna Hughes-Castleberry είναι συγγραφέας προσωπικού στο Inside Quantum Technology και Επιστήμονας Επικοινωνίας στο JILA (μια συνεργασία μεταξύ του Πανεπιστημίου του Κολοράντο Boulder και του NIST). Τα συγγραφικά της beats περιλαμβάνουν τη βαθιά τεχνολογία, το μετασύμπαν και την κβαντική τεχνολογία.