מדענים פרסמו מחקר המדגים כיצד מחשוב קוונטי יכול לשנות מחקר ביולוגי, ומציע תובנות חדשות לגבי הזדקנות ומחלות. על ידי מינוף הכוח המשולב של בינה מלאכותית, מחשוב קוונטי ופיזיקת מערכות מורכבות, המחקר מדגיש את הפוטנציאל להדמיות ביולוגיות מתקדמות ולחקירה של טיפולים מותאמים אישית, תוך שימת דגש על התפקיד הקריטי של מחשוב קוונטי בניתוח כמויות עצומות של נתונים ביולוגיים ושיפור ההבנה שלנו. של בריאות האדם.
בעיתון חדש ב WIREs מדע מולקולרי חישוביחוקרים מחברת גילוי תרופות מונעת בינה מלאכותית (AI) בשלבים קליניים Insilico Medicine ("Insilico") מדגימים כיצד מחשוב קוונטי ניתן לשלב בחקר אורגניזמים חיים על מנת לספק תובנה רבה יותר לגבי תהליכים ביולוגיים כמו הזדקנות ומחלות.
במאי 2023, Insilico, קונסורציום האצה של אוניברסיטת טורונטו ומכון המחקר Foxconn פרסמו מחקר שהוכיח בהצלחה את היתרונות הפוטנציאליים של רשתות יריבות קוונטיות בכימיה גנרטיבית. ממצאים אלה פורסמו ב-American Chemical Society's Journal of Chemical Information and Modeling.
רשתות ביולוגיות קשורות זו בזו. בדיוק כפי שהכרת המרכיבים בלבד אינה מספיקה כדי להבין כיצד להכין מנה, הבנת רק את רשימת הגנים או החלבונים אינה מספיקה כדי להבין כיצד הם מתקשרים. קרדיט: Insilico Medicine
במאמר האחרון הזה, חוקרי Insilico מציגים תמונה רחבה של האופן שבו שילוב של שיטות מ-AI, מחשוב קוונטי והפיזיקה של מערכות מורכבות יכול לעזור לחוקרים לקדם הבנות חדשות של בריאות האדם – ולפרט את פריצות הדרך האחרונות ב-AI מונחה פיזיקה.
בעוד שבינה מלאכותית הייתה כלי רב ערך בסיוע לחוקרים לעבד ולנתח מערכי נתונים ביולוגיים גדולים ומורכבים במטרה למצוא נתיבי מחלה חדשים ולחבר הזדקנות ומחלות ברמה התאית, הם כותבים, היא עדיין מתמודדת עם אתגרים ביישום התובנות הללו לאינטראקציות מורכבות יותר. בתוך הגוף.
על מנת להבין היטב את פעולתם הפנימית של אורגניזמים חיים, מציינים החוקרים, מדענים זקוקים לשיטות מידול רב-מודאליות שיכולות לנהל שלושה תחומי מורכבות מרכזיים: מורכבות קנה המידה, מורכבות האלגוריתמים והמורכבות הגוברת של מערכי נתונים.
הצורך במחשוב קוונטי בביולוגיה
"אמנם אנחנו לא חברה קוונטית, אבל חשוב לנצל את היכולות כדי לנצל את המהירות שמספקים פתרונות המחשוב ההיברידיים וההיפר-סקאלרים החדשים. ככל שהמחשוב הזה הופך למיינסטרים, ייתכן שניתן יהיה לבצע סימולציות ביולוגיות מורכבות מאוד ולגלות התערבויות מותאמות אישית עם תכונות רצויות עבור מגוון רחב של מחלות ותהליכים הקשורים לגיל. אנו שמחים מאוד לראות את מרכז המחקר שלנו באיחוד האמירויות מייצר תובנות חשובות בתחום זה", אומר מחבר שותף אלכס ז'בורונקוב, דוקטורט, מייסד ומנכ"ל משותף של Insilico Medicine.
תהליכים ביולוגיים בתוך מערכות חיות מתרחבים מתאי לאיברים לכל הגוף עם המון אינטראקציות מורכבות בין מערכות. פירוש תהליכים אלה צריך לעבוד במספר סולמות בו זמנית. והגישה לנתונים ביולוגיים הגיעה לרמות בלתי נתפסות בעבר. יש את פרויקט 1000 גנומים – קטלוג של וריאציות גנטיות אנושיות שזיהה למעלה מ-9 מיליון וריאנטים של נוקלאוטידים בודדים (SNVs) – ואת הביובנק הבריטי שמכיל רצפים מלאים מ-500,000 גנומים של מתנדבים בריטיים, אם למנות רק זוג. אנו זקוקים לכוח מחשוב עצום כדי לנתח ולעבד אותו.
בכל קנה מידה היררכי, קיימת השיטה הנפוצה ביותר לחקר רמת ארגון זו. AI מראה פוטנציאל בכל אחת מהרמות. מחשוב קוונטי מספק אפשרויות להאצה ויעילות מוגברת של פותרי בינה מלאכותית וגם של טכניקות מסורתיות. קרדיט: Insilico Medicine
מחשוב קוונטי, כותבים החוקרים, ממוקם באופן ייחודי להגברת גישות הבינה המלאכותית – מה שמאפשר לחוקרים לפרש על פני רמות מרובות של המערכת הביולוגית בו זמנית. מכיוון שקיוביטים מכילים ערכים של 0 ו-1 בו-זמנית, בעוד שביטים קלאסיים מכילים רק ערכים של 0 או 1, לקיוביטים יש מהירות ויכולת מחשוב הרבה יותר גדולה.
המחברים מציינים כי התקדמות גדולה בתחום המחשוב הקוונטי כבר מתבצעת, כולל הופעת הבכורה האחרונה של IBM הן של מעבד קוונטי בקנה מידה שימושי והן המחשב הקוונטי המודולרי הראשון של החברה, שכבר החל לפעול.
בסופו של דבר, המחברים קוראים לגישת בינה מלאכותית מונחית פיזיקה כדי להבין טוב יותר את הביולוגיה האנושית – תחום חדש המשלב מודלים מבוססי פיזיקה ורשתות עצביות, שהם כותבים כבר בעיצומו.
על ידי שילוב שיטות מ-AI, מחשוב קוונטי ופיזיקה של מערכות מורכבות, מדענים יכולים להבין טוב יותר כיצד, כפי שכותבים המחברים, "האינטראקציות הקולקטיביות של אלמנטים בקנה מידה קטן יותר בתוך תא, אורגניזם או חברה מייצרות מאפיינים מתעוררים שיכולים להיות נצפה בקנה מידה וברמות מציאות גדולות יותר".
