सप्ताहांत विज्ञान: क्वांटम कंप्यूटर ने नई दवा उम्मीदवारें बनाने में मदद की

मुख्य बिंदु

• डेनमार्क के तकनीकी विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने 2024 में क्वांटम-सहायता प्राप्त AI मॉडल का उपयोग करके नए पेप्टाइड्स उत्पन्न किए, जो दवा विकास में उपयोग किए जाने वाले छोटी प्रोटीन जैसी श्रृंखलाएं हैं।
• प्रयोगशाला परीक्षणों ने पुष्टि की कि क्वांटम-सहायता प्राप्त मॉडल ने मानक सॉफ्टवेयर के समकक्ष की तुलना में अधिक सफल पेप्टाइड्स का उत्पादन किया, विशेषकर जहां प्रशिक्षण डेटा दुर्लभ था।
• टीम ने अन्य परियोजनाओं से अप्रयुक्त धन एकत्र करके और सप्ताहांत में काम करके इस काम को वित्तपोषित किया, क्योंकि कोई अनुदान निकाय इसे समर्थन नहीं देता।
• क्वांटम कंप्यूटर अभी भी पूर्ण-स्तरीय दवा-खोज मॉडल चलाने के लिए बहुत छोटे हैं, इसलिए यह परिणाम एक प्रमाण अवधारणा है, तैयार उत्पाद नहीं।
• ORCA Computing, ब्रिटिश स्टार्टअप जिसने क्वांटम मशीन बनाई है, का कहना है कि यह अध्ययन इस तकनीक के पहले स्पष्ट निकट-अवधि वाणिज्यिक उपयोगों में से एक है।

डेनमार्क के तकनीकी विश्वविद्यालय (DTU) की एक छोटी टीम ने दिखाया है कि किसी AI दवा-खोज पाइपलाइन में क्वांटम कंप्यूटर जोड़ने से अकेले नियमित कंप्यूटर का उपयोग करने की तुलना में बेहतर दवा उम्मीदवार प्राप्त हो सकते हैं। उन्होंने सप्ताहांत में प्रयोग चलाने के बाद परिणाम प्रकाशित किए, अन्य अनुदानों से बचे हुए बजट से इसका भुगतान किया।

प्रश्न में AI मॉडल एक जनरेटिव मॉडल है, सॉफ्टवेयर जो मौजूदा आउटपुट को केवल वर्गीकृत करने के बजाय नए आउटपुट बनाता है, जो छवि जनरेटर के पीछे की तकनीक के समान है। यहां, यह पेप्टाइड्स उत्पन्न कर रहा था: अमीनो एसिड की छोटी श्रृंखलाएं, प्रोटीन के निर्माण खंड, जो शरीर के अंदर विशिष्ट लक्ष्यों से जुड़ सकते हैं। ऐसे पेप्टाइड्स खोजना जो लक्ष्य प्रोटीन से विश्वसनीयता से बंध सकें, टीके और अन्य दवाइयों को डिजाइन करने में एक महत्वपूर्ण प्रारंभिक चरण है।

उन्होंने जिस क्वांटम मशीन का उपयोग किया वह ब्रिटिश स्टार्टअप ORCA Computing द्वारा बनाई गई थी और यह लगभग डेस्कटॉप प्रिंटर के आकार की है। यह एक नियमित कंप्यूटर के लिए एक स्वतंत्र प्रतिस्थापन नहीं है। इसके बजाय, यह एक के साथ काम करता है, एक सेटअप जिसे शोधकर्ता हाइब्रिड सिस्टम कहते हैं। क्वांटम घटक गणना के एक विशिष्ट भाग को संभालता है जहां क्वांटम भौतिकी इसे विविध संभावनाओं की खोज में एक लाभ देती है।

प्रयोगशाला परीक्षण यहां महत्वपूर्ण थे। टीम ने वास्तव में मॉडल द्वारा सुझाए गए पेप्टाइड्स को संश्लेषित किया और परीक्षा की कि क्या वे शारीरिक रूप से अपने लक्ष्य प्रोटीन से चिपकते हैं। वे चिपकते हैं, और एक ही मॉडल के शास्त्रीय, गैर-क्वांटम संस्करण द्वारा उत्पन्न पेप्टाइड्स की तुलना में उच्च सफलता दर पर। सुधार उन प्रोटीन के लिए सबसे तीव्र था जहां प्रशिक्षण डेटा, ऐतिहासिक उदाहरण जिनसे AI सीखता है, सीमित था।

वह अंतिम बिंदु महत्वपूर्ण है। अधिकांश चिकित्सा अनुसंधान पश्चिमी आबादी पर केंद्रित है, एशिया, अफ्रीका और अन्य कम अध्ययन किए गए समूहों के लिए कम आनुवंशिक डेटा छोड़ता है। DTU प्रोफेसर Timothy Patrick Jenkins, जिन्होंने परियोजना का नेतृत्व किया, ने Wired को बताया कि क्वांटम चरण मॉडल को पतले डेटा के साथ भी अधिक विविध उम्मीदवारों का एक सेट उत्पन्न करने में मदद करने के लिए लगा, जो अंततः ऐसी दवाइयां बनाने में मदद कर सकता है जो रोगियों की व्यापक श्रृंखला में काम करती हैं।

क्या इसका मतलब है कि क्वांटम कंप्यूटर जल्द ही दवा को बदल देंगे?

अभी नहीं। आज उपलब्ध क्वांटम मशीनें पूर्ण आकार के एंटीबॉडी मॉडल को चलाने के लिए बहुत छोटी हैं, जिस तरह की शोधकर्ता आमतौर पर काम करते हैं। एक मानक उच्च-अंत कंप्यूटर अधिकांश वास्तविक दवा-खोज कार्यों पर उन्हें बेहतर प्रदर्शन करेगा। ORCA Computing के मुख्य कार्यकारी Richard Murray ने स्वीकार किया कि तकनीक लंबे समय से स्पष्ट निकट-अवधि के उपयोगों की कमी से जूझ रही है। उनका कहना है कि यह अध्ययन पहले ठोस उदाहरणों में से एक है कि यह आज एक वाणिज्यिक सेटिंग में कुछ उपयोगी कर सकता है।

Jenkins पहले से ही अगले चरण की योजना बना रहे हैं: बड़े प्रोटीन और अधिक उन्नत AI मॉडल पर वर्कफ़्लो का परीक्षण करना। वह यह भी खोज रहे हैं कि क्या एक ही क्वांटम दृष्टिकोण सांप के काटने के जहर के लिए कृत्रिम मारक दवाइयां डिजाइन करने में मदद कर सकता है, एक उपेक्षित क्षेत्र जो बहुत कम अनुसंधान वित्त आकर्षित करता है।

रोगियों और जनता के लिए, व्यावहारिक प्रभाव वर्षों दूर है। यह अध्ययन शोधकर्ताओं को संयोजन की खोज जारी रखने का एक छोटा लेकिन वास्तविक कारण देता है।