By Kenna Hughes-Castleberry postitatud 06. oktoobril 2022
üle $ 1.42 triljonit kogu USA tulude osas pakub farmaatsiatööstus kvantarvutusettevõtetele palju tulusaid võimalusi. Kuna ravimite disaini ja uute materjalide loomist uuritakse a molekulaarne skaala, muutuvad kõnealused subjektid sisuliselt kvantsüsteemideks. See muudab kvantarvutite jaoks nende materjalide analüüsimise ja simuleerimise oluliselt lihtsamaks, kuna arvutid on ka kvantsüsteemid. Kuigi klassikalist andmetöötlust juba rakendatakse (tavaliselt koos masinõppega) ravimite simulatsioonides, ei pruugi kvantarvutus mitte ainult avastamisprotsessi lihtsustada, vaid ka luua paradigma muutust kogu farmaatsiatööstuse jaoks.
Riverlane'i kvantteaduse juht dr Nicole Holzmann arutleb kvantarvutite rolli üle ravimitööstuses. (PC Riverlane)
"Areng on nii oluline, et farmaatsia kulutab 15 protsenti oma müügist teadus- ja arendustegevusele," selgitas 2021 McKinsey ja ettevõtte artikkel. Kvantarvutus võib neid kulusid märkimisväärselt vähendada, kasutades selleks simulatsioone in-silico Kliinilistes uuringutes. Siin simuleeritakse osalejaid ja erinevaid uimastiravi, mis võimaldab kvantarvutil testida ravimite protokolle ja optimeerida lahendusi odavamal ja tõhusamal viisil. Teised kvantsimulatsioonid vaatlevad valkude vahelisi molekulaarseid koostoimeid, et ennustada, kuidas ravim võib toimida. Viimased teadustöö kvantarvutite ettevõttelt Riverlane lõi spetsiaalsed algoritmid, kasutades manustamistehnikat, et uurida ensüümi hüdrogenaasi ja fotosensibilisaatori molekuli temoporfiini. "Me tahame leida viisi ravimi aktiivse osa arvutamiseks valgukeskkonnas kvantarvutis," selgitas Riverlane'i kvantteaduse juht dr. Nicole Holzmann. "Kuid seda on väga raske teha, sest süsteemid on ülisuured. Seetõttu peame leidma viisi valgu aktiivse osa eraldamiseks ja selle arvutamiseks kvantarvutis.
Klassikaline andmetöötlus on juba loonud ravimite simulatsioone CADD (Computer-Assisted Drug Discovery). CADD abil saavad teadlased kasutada masinõpet, et luua molekulaarsete interaktsioonide simulatsioone. CADD-l on siiski oma piirid, kuna see vaatab üle kõik andmed, isegi võimalikud "tupiktee" molekulid. See piirang võib luua kitsaskoha ravimitööstusele, kuna see piirab, milliseid molekule saab uurida. Kvantarvutiga saab seda protsessi sujuvamaks ja kiiremaks muuta, mis võimaldab kiirendada avastamisprotsessi. Kuna tegelikke ravimiuuringuid ei asendata ravimisimulatsioonidega, võivad need arvutisimulatsioonid aidata potentsiaalseid raviprotokolle palju kulutõhusamalt määrata. "Kui vaadata ravimi väljatöötamise tsüklit, kulub ravimi kujundamiseks palju-palju aastaid, näiteks 12 aastat, " ütles Holzmann. "See on väga-väga kallis. Võite alustada miljonite molekulidega ja lõpuks olete õnnelik, kui teil on käputäis potentsiaalseid kandidaate. Ja selles pikas protsessis, kus on palju eksperimentaalseid samme. Kvantarvutus ei pruugi aidata seda protsessi märkimisväärselt vähendada, vaid võib põhjustada ka potentsiaalse paradigma muutuse ravimitööstuses. Suurema arvutusvõimsusega saavad kvantarvutid laiendada ka simuleeritud molekulaarsüsteemide tüüpe, et hõlmata selliseid asju nagu antikehad või isegi terved peptiidid.
Kvantarvutite ajakava ravimitööstuses
Kuigi kvantarvutid pakuvad neid palju eeliseid, võib nende täieliku rakendamiseni kuluda veidi aega. Üks selle mahajäämuse põhjusi on kasutusjuhtude vähesus. Samal ajal kui sellised ettevõtted nagu Riverlane katsetavad võimalike kasutusjuhtudega (näiteks koostöös mõlemaga Astex Pharmaceuticals ja Rigetti arvuti), võtab kvantarvutuse kasutamiseks piisavalt kasutusjuhtude väljatöötamine veidi aega. Selle viivituse teine peamine põhjus on riistvaraarendus. Praeguseid kvantarvuteid, mida rakendatakse uute materjalide või ravimite avastamiseks, peetakse sellisteks NISQ-d (Noisy Intermediate Scale Quantum), kus need sisaldavad endiselt vigu ja muid probleeme. McKinsey ja Company usuvad, et veavabad kvantarvutid on saadaval ka hiljem 2030, ja lööb farmaatsiatööstuses suuri laineid. Ettevõtetele meeldib Kvantne sära loodavad nende riistvaraprobleemide lahendamiseks kasutada ainulaadset riistvara, näiteks teemantkvantkiirendeid. Samamoodi üritab neid probleeme lahendada ka Riverlane. "See on veel üks valdkond, kus Riverlane teeb palju pingutusi nende masinate vigade parandamiseks," lisas Holzmann. "Niisiis on meil palju kubitte, mida te arvutamiseks kasutate, ja selle arvutamise ajal mõned neist purunevad. See lihtsalt juhtub, see juhtub alati, isegi kui meil on paremad masinad. Selle arvutuse kasulikuks muutmiseks peame need vead kalibreerima.
Teised kvantettevõtted nagu Kvantiinum pingutavad juba edasi, et proovida ajaskaala lühendada. Hiljuti ilmus Quantiinum InQuanto, kvantarvutuskeemia tarkvara, mis on spetsiaalselt loodud keemikutele, et kasutada kvantarvutis mitut kvantalgoritmi. "Kvantandmetöötlus pakub teed uute molekulide ja materjalide kiireks ja kulutõhusaks arendamiseks, mis võiksid leida uudseid vastuseid meie ees seisvatele suurimatele väljakutsetele," selgitas Patrick Moorhead, Moor Insightsi ja strateegia tegevjuht ja peaanalüütik Quantinuumis. Pressiteade. Kuigi InQuanto on esimene seda tüüpi platvorm, ei jää see kindlasti viimaseks, kuna teised kvantettevõtted loodavad oma arvutusvõimsust maapealsel tasemel võimendada, tehes koostööd erinevate farmaatsiaettevõtetega. Kuna selliseid partnerlusi tekib rohkem, võib kvantarvutite võimsus farmaatsiatööstust igaveseks muuta.
Kenna Hughes-Castleberry on Inside Quantum Technology ja JILA teaduskommunikaatori (Colorado Boulderi ülikooli ja NIST-i vaheline partnerlus) kirjanik. Tema kirjutamissageduste hulka kuuluvad süvatehnoloogia, metaversum ja kvanttehnoloogia.
