By Kenna Hughes-Castleberry diposting 06 Okt 2022
dengan lebih $ 1.42 triliun dalam pendapatan di seluruh AS, industri farmasi menghadirkan banyak peluang menguntungkan bagi perusahaan komputasi kuantum. Karena desain obat dan pembuatan bahan baru diteliti pada a skala molekuler, subjek yang dipermasalahkan pada dasarnya menjadi sistem kuantum. Hal ini sangat memudahkan komputer kuantum untuk menganalisis dan mensimulasikan materi ini karena komputer juga merupakan sistem kuantum. Sementara komputasi klasik sudah diterapkan (biasanya dalam kombinasi dengan pembelajaran mesin) untuk simulasi obat, komputasi kuantum tidak hanya merampingkan proses penemuan tetapi juga dapat menciptakan paradigma pergeseran untuk seluruh industri farmasi.
Manajer Riverlane Ilmu Kuantum Dr. Nicole Holzmann membahas peran komputasi kuantum dalam industri farmasi. (PC Riverlane)
“Pengembangan sangat mendasar sehingga farmasi membelanjakan 15 persen penuh dari penjualannya sendiri untuk R&D,” jelas a 2021 Artikel McKinsey and Company. Komputasi kuantum dapat secara signifikan menurunkan biaya ini dengan menggunakan simulasi untuk dalam silikon uji klinis. Di sini, peserta dan perawatan obat yang berbeda akan disimulasikan, memungkinkan komputer kuantum untuk menguji protokol obat dan mengoptimalkan solusi dengan cara yang lebih murah dan lebih efisien. Simulasi kuantum lainnya melihat interaksi molekuler antara protein untuk memprediksi bagaimana obat dapat bekerja. Terkini penelitian dari perusahaan komputasi kuantum jalan sungai menciptakan algoritma khusus menggunakan teknik penyisipan untuk mempelajari enzim hidrogenase dan temoporfin molekul fotosensitizer. “Kami ingin menemukan cara menghitung bagian aktif obat dalam lingkungan protein pada komputer kuantum,” jelas Manajer Ilmu Kuantum Riverlane, Dr. Nicole Holzmann. “Tapi ini sangat sulit dilakukan karena sistemnya sangat besar. Jadi itulah mengapa kita perlu menemukan cara untuk mengisolasi bagian aktif dari protein dan menghitungnya sedikit di komputer kuantum.”
Komputasi klasik telah membuat simulasi obat melalui CADD (Penemuan Obat dengan Bantuan Komputer). Dengan CADD, peneliti dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk membuat simulasi interaksi molekuler. Namun, CADD memang memiliki batasnya, karena melihat semua data, bahkan kemungkinan molekul "buntu". Keterbatasan ini dapat menimbulkan hambatan bagi industri farmasi, karena membatasi molekul mana yang dapat dipelajari. Dengan komputer kuantum, proses ini dapat disederhanakan dan lebih cepat, memungkinkan proses penemuan yang lebih cepat. Dengan uji coba obat yang sebenarnya tidak akan digantikan oleh simulasi obat, simulasi komputer ini dapat membantu menentukan protokol pengobatan potensial dengan cara yang jauh lebih hemat biaya. “Jika Anda melihat siklus desain obat, dibutuhkan waktu bertahun-tahun, seperti 12 tahun untuk merancang sebuah obat,” kata Holzmann. “Ini sangat, sangat mahal. Anda mungkin mulai dengan jutaan molekul dan pada akhirnya, Anda senang jika Anda memiliki beberapa kandidat potensial. Dan dalam proses yang panjang itu, di mana ada banyak langkah percobaan.” Komputasi kuantum mungkin tidak hanya membantu mengurangi proses ini secara signifikan tetapi juga dapat menyebabkan perubahan paradigma potensial dalam industri farmasi. Dengan kekuatan komputasi yang lebih besar, komputer kuantum juga dapat memperluas jenis sistem molekul simulasi untuk memasukkan hal-hal seperti antibodi atau bahkan seluruh peptida.
Timeline untuk Quantum Computing di Industri Farmasi
Sementara komputer kuantum menawarkan banyak manfaat ini, mungkin perlu beberapa saat sebelum dapat diterapkan sepenuhnya. Salah satu alasan kelambatan ini adalah kurangnya kasus penggunaan. Sementara perusahaan seperti Riverlane sedang bereksperimen dengan kemungkinan kasus penggunaan (seperti dalam kemitraan mereka dengan keduanya Farmasi Astex dan Komputasi Rigetti), perlu waktu untuk mengembangkan kasus penggunaan yang cukup untuk memanfaatkan komputasi kuantum. Alasan utama lainnya untuk penundaan waktu ini adalah pengembangan perangkat keras. Komputer kuantum saat ini yang sedang diterapkan pada bahan baru atau penemuan obat dianggap NISQ (Noisy Intermediate Scale Quantum), yang masih mengandung kesalahan dan masalah lainnya. McKinsey dan Perusahaan percaya bahwa komputer kuantum bebas kesalahan akan tersedia setelahnya 2030, dan akan membuat gelombang besar di industri farmasi. Perusahaan suka Kecemerlangan kuantum berharap untuk menggunakan perangkat keras unik, seperti akselerator kuantum berlian, untuk mengatasi tantangan perangkat keras ini. Riverlane juga mencoba menyelesaikan masalah ini. “Itu area lain di mana Riverlane berupaya keras untuk memperbaiki kesalahan yang terjadi pada mesin ini,” tambah Holzmann. “Jadi, kami memiliki banyak qubit yang Anda gunakan untuk perhitungan, dan selama perhitungan itu, beberapa di antaranya akan rusak. Itu terjadi begitu saja, itu akan selalu terjadi, bahkan jika kita memiliki mesin yang lebih baik. Agar penghitungan ini bermanfaat, kami perlu mengkalibrasi kesalahan ini.”
Perusahaan kuantum lainnya suka kuantum sudah mendorong maju untuk mencoba dan mempersingkat garis waktu. Baru-baru ini, Quantinuum dirilis Di Quanto, perangkat lunak kimia komputasi kuantum yang dirancang khusus bagi ahli kimia untuk memanfaatkan beberapa algoritme kuantum pada komputer kuantum. “Komputasi kuantum menawarkan jalan menuju pengembangan molekul dan bahan baru yang cepat dan hemat biaya yang dapat membuka jawaban baru untuk beberapa tantangan terbesar yang kita hadapi,” jelas Patrick Moorhead, CEO dan Kepala Analis Moor Insights and Strategy in Quantinuum's tekan rilis. Meskipun InQuanto adalah yang pertama dari jenis platform ini, itu pasti tidak akan menjadi yang terakhir karena perusahaan kuantum lainnya berharap dapat memanfaatkan kekuatan komputasi mereka di tingkat dasar dengan bermitra dengan berbagai perusahaan farmasi. Semakin banyak kemitraan ini terjadi, industri farmasi dapat selamanya diubah oleh kekuatan komputasi kuantum.
Kenna Hughes-Castleberry adalah staf penulis di Inside Quantum Technology dan Science Communicator di JILA (kemitraan antara University of Colorado Boulder dan NIST). Ketukan tulisannya termasuk teknologi dalam, metaverse, dan teknologi kuantum.
