Um grupo de cientistas conseguiu demonstrar que um computador quântico pode melhorar a precisão e o alcance dos modelos de descoberta de medicamentos baseados em inteligência artificial. E tudo isso foi feito nas horas vagas, com recursos financeiros restantes de outros projetos.
A equipe da Universidade Técnica da Dinamarca executou seu modelo de inteligência artificial para previsão de proteínas em conjunto com um computador quântico do tamanho de uma impressora, desenvolvido pela startup britânica ORCA Computing. Essa tecnologia acelerou a inteligência artificial ao conectar máquinas quânticas com processadores tradicionais. Os pesquisadores utilizaram essa técnica híbrida para gerar novos peptídeos, que são cadeias curtas de aminoácidos capazes de se ligar a proteínas específicas no corpo humano. Esse processo é um passo crucial no desenvolvimento de vacinas.
Os pesquisadores trabalharam nos fins de semana e reuniram dinheiro não utilizado de outros projetos porque, segundo o professor Timothy Patrick Jenkins, que liderou o estudo, "a maioria das científicas inovadoras é muito assustadora para as fundações".
A produção desses peptídeos em laboratório e o teste de sua capacidade de ligação com proteínas específicas demonstraram que o modelo gerou peptídeos mais bem-sucedidos do que sua versão clássica, com as maiores melhorias justamente onde os dados de treinamento eram escassos.
A equipe acredita que essa máquina pode acelerar o desenvolvimento de imunoterapias personalizadas e vacunas, além de melhorar a eficácia dos medicamentos em grupos sub-estudados.
"Precisamos provar isso para convencer os céticos de que nossas previsões se conectam ao mundo real", declarou Patrick Jenkins à revista. A computação quântica permanece um campo emergente e enfrenta escrutínio intenso devido aos desafios técnicos de construir essas máquinas e aplicá-las com sucesso na resolução de problemas.
Até o próprio Patrick Jenkins foi relutante inicialmente em explorar a tecnologia. "Eu era um grande cético quântico", disse ele, rindo, acreditando que qualquer aplicação ao seu trabalho estaría "a décadas de distância".
Ele e sua equipe usam grandes volumes de dados e inteligência artificial para descobrir proteínas que poderiam abrir caminho para novas imunoterapias de forma mais barata e rápida, frequentemente financiados pela Fundação Novo Nordisk. Enquanto a maioria dos criadores de modelos biológicos desesperadamente precisa de mais dados, um desafio particular para sua equipe tem sido a falta de informações sobre a variedade completa de informações genéticas entre as populações humanas, já que a maioria das pesquisas médicas se concentrou em populações ocidentais. Isso pode dificultar o desenvolvimento de peptídeos que funcionem em populações sub-estudadas, como as da Ásia e África.
A equipe hipotetizou que incorporar um computador quântico em seu fluxo de trabalho poderia gerar um conjunto mais diversificado de peptídeos, especialmente para alvos onde tinham menos dados, após aprender que as máquinas tinham um efeito semelhante na geração de imagens.
O processo recém-descoberto ainda não vai revolucionar a pesquisa porque os computadores quânticos ainda são muito pequenos para executar modelos de inteligência artificial de ponta em escala completa, o que significa que resultados melhores poderiam ser alcançados em um computador clássico.
"A computação quântica ainda não é muito poderosa, então o nível de complexidade que conseguimos codificar não era um anticorpo de tamanho normal, que é o que geralmente trabalhamos", explica Jonathan Funk, doutorando da DTU. Além disso, encontrar um peptídeo que pode se ligar a um gene específico é apenas uma etapa no desenvolvimento devacinas, e por si só não produziria medicamentos bem-sucedidos.
"Acho que não é surpresa que muitas empresas industriais achem que a computação quântica é nebulosa e distante", disse Richard Murray, diretor executivo da ORCA Computing, parcialmente porque a tecnologia "nunca teve exemplos realmente claros de utilidade de curto prazo".
Ele afirma que este estudo é inovador porque mostra uma aplicação comercial de curto prazo para a computação quântica. Sua empresa também aplica a tecnologia em projetos com a gigante petrolífera BP na área de química e com a montadora Toyota para tornar seu processo de projeto mais eficiente.
A equipe da DTU agora verificará se pode usar o fluxo de trabalho com modelos mais avançados e proteínas maiores. "Precisávamos disso como uma forma fácil de validar que agora realmente temos uma chance de mudar substancialmente o cenário", disse Patrick Jenkins, observando que os fluxos de trabalho de inteligência artificial generativa são particularmente valiosos em doenças negligenciadas que recebem poucos recursos de pesquisa. Ele também está analisando o uso de um computador quântico para melhorar seu método de inteligência artificial generativa no projeto de antídotos sintéticos para veneno de picadas de cobras.
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