Deeptech Drig Discovery Company Kimbit Pharmaceuticals今日 発表します それが呼ぶもの 世界の 最も高度な量子AIモデル に 現在の創薬努力の時間とコストの一部で、まったく新しい範囲の治療薬のロックを解除します。
同社によれば、ソルボンヌ大学と協力して開発された量子AIモデルは、これまでに達成されたことのない精度と計算速度のレベルで分子の挙動をモデリングとシミュレートすることができます。
タンパク質（またはRNAまたはDNA）に結合する薬物の能力を予測することは、創薬における最も複雑なタスクの1つです。化学空間は事実上無限です。無限の数の薬物分子を設計し、無限の数のターゲット（約100,000）に導入できます。したがって、可能な組み合わせが何兆もあり、それらをすべてデータベースに収めることは不可能です。
精度は、薬物候補の化学合成を置き換えることにより、新しい分子を開発する際の実験室実験の費用のかかる段階を大幅に削減します。
「T彼のシミュレーション方法は、創薬段階のコストを大幅に削減します。」 ソルボンヌ大学の教授であり、理論化学研究所（ソルボンヌ大学/CNRS）のディレクターであるJean-Philip Piquemalは、Qubit Pharmaceuticalsの共同設立者兼科学部長です。
「T彼のモデルは実験と同じくらい正確です。私たちは多くの新しいアイデアを生み出し、迅速かつ安価に失敗することができます ‘シリコで‘ 飛行色でテストに合格した分子を使用した実験室テストに移る前に。」
基礎モデルの作成Fennix Bio1
チームは、Genci、EuroHPC、およびArgonneの前例のないコンピューティングパワーを使用して、数百万の細心の分子シミュレーションに基づいた基礎モデルであるFennix Bio1を作成しました。
それがそれが呼ぶものについて訓練されました 世界の 可能な限り最高の化学的精度までシミュレートされた、最も正確な分子化学データベース。これらの基本レンガを訓練することにより、基礎モデルは化学と物理学の法則を学び、LEGOのような方法で生体分子を再構築することができます。また、分子が互いにどのように相互作用するかを学びます。
Fennix-Bio1は分子モデリングの最も困難な課題を割っています：水
fennix-bio1があります 証明されました でのその有効性 分子モデリングで最も難しいタスクの1つ： さまざまな段階での水の物理的挙動をシミュレートします。
実際、基礎モデルは、さまざまな物理的特性を正確に予測し、他の参照モデルができない顕著な忠実度を備えた溶液中のイオンと小さな有機分子の挙動を再現できます。
これ 水は人体に存在する溶媒であり、薬物との相互作用がその活動において重要な役割を果たしているため、不可欠です。
Alphafoldを超えて進みます
Fennix-Bio1を開発したソルボンヌ大学の研究チームは、Google DeepMindによって開発されたAIソフトウェアであるAlphafoldの機能を超えて進むという目標を設定しました。 彼らの アミノ酸配列。しかし、Fennix-Bio1はさらに進んでいます。
Jean-Philip Piquemalによると、Alphafoldはタンパク質構造の予測に革命をもたらしました。
「hOwever、タンパク質は静的ではありません。それらの構造は時間とともに進化し、薬物相互作用を修正します。
Fennix-Bio1は、これらの動的効果をモデル化することを可能にします。
さらに、Alphafoldは、タンパク質と薬物候補の相互作用を正確にモデル化していません。
Fennix-Bio1はこれら2つに対処します 重要 生体分子シミュレーションの制限。」
スケーラブルで費用対効果の高い維持中の量子レベルの精度
従来のシミュレーションの精度、速度、および適用可能性の領域が制限されている場合、および量子化学モデルは正確ですが、大規模な実装にはゆっくりと計算上高すぎる場合、Fennix Bio1はスケーラブルで費用対効果の高いままであると量子レベルの精度を提供します。基礎モデル そうではありません 構造を予測するだけです、 それ 分子がどのように行動し、相互作用するかを理解しています。
これを達成するために、Fennix-Bio1の研究者は、使用するのではなく、化学と物理学のアプリケーションに適応したニューラルネットワークアプローチを開発しました LLMS アーキテクチャ、それ 一般的に最適化されています テキストを認識して生成するため。
より正確で安価なFennix-Bio1は、標準のGPUを使用して数時間でトレーニングできますが、他のAIモデルには数週間のスーパーコンピューティング時間が必要です。
「wええと 複雑なターゲットを目指して、製薬産業のターゲットを目指して そうではありません 患者にソリューションを提供し、」 コメントQubit PharmaceuticalsのCEO、Robert Marino。
モデルは任意のシステムをシミュレートできます
会社 現在 特に腫瘍学と炎症において、7つのプログラムのパイプラインがあります。最も先進的なプログラムは乳がんに関するものです。
物理学の法則に根ざしたモデルは適応可能です。分子ビルディングブロックを変更することにより、任意のシステムをシミュレートできます。
化学セクターにおけるさらなる潜在的な用途には、産業酵素の設計、淡水化のための膜の最適化、新世代バッテリーの開発、および緑の化学の加速が含まれます。
Quantum AIが動作しています
Fennix-Bio1はまた、量子AI（量子コンピューティングと機械学習の収束であり、分子シミュレーションのデータ生成に革命をもたらすことを約束します。
Piquemalによると、Qubit Pharmaceuticalsはすでに量子データを使用してモデルを濃縮しています。
リード画像：Qubit PharmaceuticalsのCEO、Robert Marino。写真：クレジットされていません。