Des scientifiques ont publié une étude démontrant comment l’informatique quantique peut transformer la recherche biologique, offrant de nouvelles perspectives sur le vieillissement et les maladies. En tirant parti de la puissance combinée de l’IA, de l’informatique quantique et de la physique des systèmes complexes, l’étude met en évidence le potentiel des simulations biologiques avancées et l’exploration de traitements personnalisés, soulignant le rôle essentiel de l’informatique quantique dans l’analyse de grandes quantités de données biologiques et l’amélioration de notre compréhension. de la santé humaine.
Dans un nouvel article en WIREs Science moléculaire computationnelledes chercheurs de la société de découverte de médicaments basée sur l’intelligence artificielle (IA) au stade clinique Insilico Medicine (« Insilico ») démontrent comment l’informatique quantique peuvent être intégrés à l’étude des organismes vivants afin de mieux comprendre les processus biologiques tels que le vieillissement et la maladie.
En mai 2023, Insilico, le Consortium d’accélération de l’Université de Toronto et le Foxconn Research Institute ont publié des recherches qui ont démontré avec succès les avantages potentiels des réseaux contradictoires génératifs quantiques en chimie générative. Ces résultats ont été publiés dans le journal de l’American Chemical Society. Journal d’information et de modélisation chimiques.
Les réseaux biologiques sont interconnectés. Tout comme connaître les ingrédients ne suffit pas à comprendre comment préparer un plat, comprendre uniquement la liste des gènes ou des protéines ne suffit pas pour comprendre comment ils interagissent. Crédit : Médecine Insilico
Dans ce dernier article, les chercheurs d’Insilico présentent un aperçu général de la façon dont la combinaison de méthodes issues de l’IA, de l’informatique quantique et de la physique des systèmes complexes peut aider les chercheurs à faire progresser de nouvelles connaissances sur la santé humaine – et détaillent les dernières avancées en matière d’IA guidée par la physique.
Bien que l’IA ait été un outil précieux pour aider les chercheurs à traiter et analyser des ensembles de données biologiques vastes et complexes afin de trouver de nouvelles voies de transmission des maladies et de relier le vieillissement et la maladie au niveau cellulaire, écrivent-ils, elle reste confrontée à des défis pour appliquer ces connaissances à des interactions plus complexes. au sein du corps.
Afin de comprendre pleinement le fonctionnement interne des organismes vivants, notent les chercheurs, les scientifiques ont besoin de méthodes de modélisation multimodales capables de gérer trois domaines clés de complexité : la complexité de l’échelle, la complexité des algorithmes et la complexité croissante des ensembles de données.
La nécessité de l’informatique quantique en biologie
« Bien que nous ne soyons pas une entreprise quantique, il est important d’utiliser nos capacités pour tirer parti de la vitesse offerte par les nouvelles solutions informatiques hybrides et les hyperscalers. À mesure que cette informatique se généralise, il sera peut-être possible d’effectuer des simulations biologiques très complexes et de découvrir des interventions personnalisées présentant les propriétés souhaitées pour un large éventail de maladies et de processus associés à l’âge. Nous sommes très heureux de voir notre centre de recherche aux Émirats arabes unis produire des informations précieuses dans ce domaine », déclare le co-auteur Alex Zhavoronkov, PhD, fondateur et co-PDG d’Insilico Medicine.
Les processus biologiques au sein des systèmes vivants s’étendent des cellules aux organes en passant par le corps entier, avec de nombreuses interactions complexes entre les systèmes. L’interprétation de ces processus doit fonctionner simultanément à plusieurs échelles. Et l’accès aux données biologiques a atteint des niveaux auparavant inimaginables. Il y a le 1000 Genomes Project – un catalogue de variations génétiques humaines qui a identifié plus de 9 millions de variantes mononucléotidiques (SNV) – et la UK Biobank qui contient des séquences complètes de 500 000 génomes de volontaires britanniques, pour n’en nommer que quelques-uns. Nous avons besoin d’une puissance de calcul massive pour l’analyser et le traiter.
A chaque échelle hiérarchique, il existe une méthode la plus utilisée pour étudier ce niveau d’organisation. L’IA montre du potentiel à chacun des niveaux. L’informatique quantique offre des possibilités d’accélération et d’efficacité accrue des solveurs d’IA et des techniques traditionnelles. Crédit : Médecine Insilico
L’informatique quantique, écrivent les chercheurs, est particulièrement bien placée pour augmenter les approches d’IA – permettant aux chercheurs d’interpréter simultanément plusieurs niveaux du système biologique. Étant donné que les qubits contiennent simultanément des valeurs de 0 et 1, alors que les bits classiques ne contiennent que des valeurs de 0 ou 1, les qubits ont une vitesse et une capacité de calcul considérablement supérieures.
Les auteurs notent que des avancées majeures dans le domaine de l’informatique quantique sont déjà en cours, notamment le lancement récent par IBM d’un processeur quantique à grande échelle et du premier ordinateur quantique modulaire de la société, qui a déjà commencé ses opérations.
En fin de compte, les auteurs appellent à une approche de l’IA guidée par la physique pour mieux comprendre la biologie humaine – un nouveau domaine qui combine des modèles basés sur la physique et des réseaux neuronaux, qui, selon eux, est déjà en cours.
En combinant les méthodes de l’IA, de l’informatique quantique et de la physique des systèmes complexes, les scientifiques peuvent mieux comprendre comment, comme l’écrivent les auteurs, « les interactions collectives d’éléments à plus petite échelle au sein d’une cellule, d’un organisme ou d’une société génèrent des caractéristiques émergentes qui peuvent être observé à des échelles et à des niveaux de réalité plus grands.
