By Kenna Hughes-Castleberry postat 06 oktober 2022
Med över $ 1.42 biljoner i intäkter i hela USA erbjuder läkemedelsindustrin många lukrativa möjligheter för kvantdatorföretag. Eftersom läkemedelsdesign och skapandet av nya material forskas på en molekylär skala, ämnena i fråga blir i huvudsak kvantsystem. Detta gör det betydligt lättare för kvantdatorer att analysera och simulera dessa material då datorerna också är kvantsystem. Även om klassisk datoranvändning redan tillämpas (vanligtvis i kombination med maskininlärning) för läkemedelssimuleringar, kan kvantberäkningar inte bara effektivisera upptäcktsprocessen utan kan också skapa en paradigmskifte för hela läkemedelsindustrin.
Riverlane chef för Quantum Science Dr Nicole Holzmann diskuterar kvantdatorns roll i läkemedelsindustrin. (PC Riverlane)
"Utveckling är så grundläggande att läkemedel spenderar hela 15 procent av sin egen försäljning på FoU", förklarade en 2021 McKinsey and Company-artikel. Quantum computing kan avsevärt sänka dessa kostnader genom att använda simuleringar för in silico kliniska tester. Här skulle deltagare och olika läkemedelsbehandlingar simuleras, vilket gör att en kvantdator kan testa läkemedelsprotokoll och optimera för lösningar på ett billigare och mer effektivt sätt. Andra kvantsimuleringar tittar på molekylära interaktioner mellan proteiner för att förutsäga hur ett läkemedel kan fungera. Nyligen forskning från kvantdatorföretaget Riverlane skapade speciella algoritmer med hjälp av en inbäddningsteknik för att studera enzymet hydrogenas och fotosensibiliseringsmolekylen temoporfin. "Vi vill hitta ett sätt att beräkna en aktiv del av ett läkemedel i en proteinmiljö på en kvantdator", förklarade Riverlanes chef för kvantvetenskap, Dr. Nicole Holzmann. "Men det här är väldigt svårt att göra eftersom systemen är superstora. Så det är därför vi måste hitta ett sätt att isolera den aktiva delen av ett protein och att beräkna den lilla biten på en kvantdator.”
Classical computing har redan skapat drogsimuleringar via CADD (Datorassisterad drogupptäckt). Med CADD kan forskare använda maskininlärning för att skapa simuleringar av molekylära interaktioner. Men CADD har sina gränser, eftersom det ser över all data, även möjliga "återvändsgränd"-molekyler. Denna begränsning kan skapa en flaskhals för läkemedelsindustrin, eftersom den begränsar vilka molekyler som kan studeras. Med en kvantdator kan denna process strömlinjeformas och snabbare, vilket möjliggör en mer accelererad upptäcktsprocess. Eftersom faktiska läkemedelsprövningar inte kommer att ersättas av läkemedelssimuleringar, kan dessa datorsimuleringar hjälpa till att lokalisera potentiella behandlingsprotokoll på ett mycket mer kostnadseffektivt sätt. "Om du tittar på läkemedelsdesigncykeln tar det många, många år, till exempel 12 år att designa ett läkemedel," sa Holzmann. "Det är väldigt, väldigt dyrt. Du kanske börjar med miljontals molekyler och i slutändan är du glad om du har en handfull potentiella kandidater. Och i den långa processen, där det finns många experimentella steg.” Quantum computing kan inte bara bidra till att minska denna process avsevärt utan kan också orsaka ett potentiellt paradigmskifte inom läkemedelsindustrin. Med mer datorkraft kan kvantdatorer också utöka typerna av simulerade molekylära system till att inkludera saker som antikroppar eller till och med hela peptider.
Tidslinjen för Quantum Computing i läkemedelsindustrin
Även om kvantdatorer erbjuder dessa många fördelar, kan det ta ett tag innan de kan tillämpas fullt ut. En av anledningarna till denna fördröjning är bristen på användningsfall. Medan företag som Riverlane experimenterar med möjliga användningsfall (som i deras partnerskap med båda Astex Pharmaceuticals och Rigetti Computing), kommer det att ta lite tid att utveckla tillräckligt många användningsfall för att använda kvantberäkning. Den andra huvudorsaken till denna tidsfördröjning är hårdvaruutveckling. Aktuella kvantdatorer som tillämpas på nya material eller läkemedelsupptäckt anses vara NISQs (Noisy Intermediate Scale Quantum), där de fortfarande innehåller fel och andra problem. McKinsey and Company tror att felfria kvantdatorer kommer att finnas tillgängliga bortom 2030, och kommer att göra stora vågor i läkemedelsindustrin. Företag gillar Quantum Brilliance hoppas kunna använda unik hårdvara, som diamantkvantacceleratorer, för att övervinna dessa hårdvaruutmaningar. Riverlane försöker på samma sätt lösa dessa problem. "Det är ett annat område där Riverlane anstränger sig mycket för att rätta till fel som inträffar på dessa maskiner," tillade Holzmann. "Så, vi har många qubits som du använder för beräkning, och under den beräkningen kommer några av dem att gå sönder. Det bara händer, det kommer alltid att hända, även om vi har bättre maskiner. För att göra den här beräkningen användbar måste vi kalibrera för dessa fel."
Andra kvantföretag som Kvantinuum håller redan på att försöka förkorta tidslinjen. Nyligen släppte Quantinuum InQuanto, en programvara för kvantberäkningskemi speciellt designad för kemister att använda flera kvantalgoritmer på en kvantdator. "Quantum computing erbjuder en väg till snabb och kostnadseffektiv utveckling av nya molekyler och material som kan låsa upp nya svar på några av de största utmaningarna vi står inför", förklarade Patrick Moorhead, VD och chefsanalytiker för Moor Insights and Strategy i Quantinuums pressmeddelande. Även om InQuanto är den första av denna typ av plattform, kommer det säkert inte att vara den sista eftersom andra kvantföretag hoppas kunna utnyttja sin datorkraft på marknivå genom att samarbeta med olika läkemedelsföretag. När fler av dessa partnerskap uppstår, kan läkemedelsindustrin för alltid förändras av kraften som är kvantberäkning.
Kenna Hughes-Castleberry är personalskribent på Inside Quantum Technology och Science Communicator vid JILA (ett partnerskap mellan University of Colorado Boulder och NIST). Hennes skrivbeats inkluderar djupteknologi, metaversen och kvantteknologi.
