वैज्ञानिकों ने सफलतापूर्वक किया है दिखाया गया है कि एक क्वांटम कंप्यूटर जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ड्रग डिस्कवरी मॉडल की सटीकता और पहुंच में सुधार कर सकता है। और उन्होंने इसे अपने खाली समय और अन्य परियोजनाओं से बचे धन का उपयोग करके किया।

डेनमार्क के तकनीकी विश्वविद्यालय की टीम ने ब्रिटिश स्टार्टअप ओआरसीए कंप्यूटिंग द्वारा निर्मित प्रिंटर आकार के क्वांटम कंप्यूटर के साथ मिलकर प्रोटीन की भविष्यवाणी करने के लिए अपने जेनरेटिव एआई मॉडल को चलाया, जिसने पारंपरिक प्रोसेसर के साथ क्वांटम मशीनों को जोड़कर एआई को गति दी। शोधकर्ताओं ने शरीर में विशिष्ट प्रोटीन से जुड़ने में सक्षम नए पेप्टाइड्स – अमीनो एसिड की छोटी श्रृंखला – उत्पन्न करने के लिए हाइब्रिड तकनीक का उपयोग किया। ऐसा करना टीका विकास में एक महत्वपूर्ण कदम है।

परियोजना का नेतृत्व करने वाले डीटीयू के प्रोफेसर टिमोथी पैट्रिक जेनकिंस के अनुसार, शोधकर्ताओं की टीम ने सप्ताहांत में काम किया और अन्य परियोजनाओं से अप्रयुक्त धन एकत्र किया क्योंकि “अधिकांश नवीन विज्ञान नींव के लिए बहुत डरावना है”।

प्रयोगशाला में पेप्टाइड्स बनाना और परीक्षण करना कि क्या ये विशेष प्रोटीन से बंधेंगे, मॉडल ने अपने शास्त्रीय समकक्ष की तुलना में अधिक सफल पेप्टाइड्स का उत्पादन किया, जहां प्रशिक्षण डेटा दुर्लभ था, वहां सबसे मजबूत सुधार हुए।

टीम का मानना ​​है कि मशीन व्यक्तिगत इम्यूनोथेरेपी और टीकों के विकास में तेजी ला सकती है, साथ ही अध्ययन किए गए समूहों में दवाओं की प्रभावकारिता में सुधार कर सकती है।

पैट्रिक जेनकिंस ने WIRED को बताया, “हमें संशयवादियों को यह समझाने के लिए वास्तव में इसे साबित करने की ज़रूरत थी कि हमारी भविष्यवाणियाँ वास्तविक दुनिया से जुड़ी हैं।” क्वांटम कंप्यूटिंग एक उभरता हुआ क्षेत्र बना हुआ है और इन मशीनों के निर्माण और समस्याओं को हल करने के लिए उन्हें सफलतापूर्वक लागू करने की तकनीकी चुनौतियों के कारण गहन जांच का सामना करना पड़ रहा है।

यहां तक ​​​​कि पैट्रिक जेनकिंस भी शुरू में प्रौद्योगिकी का पता लगाने के लिए अनिच्छुक थे: “मैं एक बड़ा क्वांटम संशयवादी था” वह हंसते हुए कहते हैं, उनका मानना ​​​​है कि उनके काम में कोई भी आवेदन “दशकों दूर” होगा।

वह और उनकी टीम प्रोटीन की खोज के लिए बड़े डेटा और एआई का उपयोग करते हैं जो नई इम्यूनोथेरेपी को सस्ता और तेजी से अनलॉक कर सकता है, जिसे अक्सर नोवो नॉर्डिस्क फाउंडेशन द्वारा वित्त पोषित किया जाता है। जबकि अधिकांश जैविक मॉडल निर्माता अधिक डेटा के लिए बेताब हैं, उनकी टीम के लिए एक विशेष चुनौती मानव जाति में आनुवंशिक जानकारी की पूरी विविधता पर डेटा की कमी है, क्योंकि अधिकांश चिकित्सा अनुसंधान पश्चिमी आबादी पर केंद्रित है। उनका कहना है कि इससे पेप्टाइड्स विकसित करना मुश्किल हो सकता है जो एशिया और अफ्रीका जैसी कम अध्ययन वाली आबादी पर काम करेगा।

उनकी टीम ने यह अनुमान लगाया कि क्वांटम कंप्यूटर को उनके वर्कफ़्लो में एम्बेड करने से यह पेप्टाइड्स का अधिक विविध सेट उत्पन्न कर सकता है, खासकर उन लक्ष्यों के लिए जहां उनके पास कम डेटा था, यह जानने के बाद कि मशीनों का छवियों को उत्पन्न करने में समान प्रभाव पड़ता है।

नई खोजी गई प्रक्रिया अभी तक अनुसंधान में क्रांति नहीं लाएगी क्योंकि क्वांटम कंप्यूटर अभी भी पूर्ण पैमाने पर, अत्याधुनिक एआई मॉडल चलाने के लिए बहुत छोटे हैं, जिसका अर्थ है कि शास्त्रीय कंप्यूटर पर बेहतर परिणाम प्राप्त किए जा सकते हैं।

डीटीयू पीएचडी छात्र जोनाथन फंक कहते हैं, “क्वांटम अभी भी बहुत शक्तिशाली नहीं है, इसलिए जटिलता का स्तर जिसे हम एन्कोड कर सकते हैं वह सामान्य आकार का एंटीबॉडी नहीं था, जिसके साथ हम आमतौर पर काम करते हैं।” इसके अलावा, एक पेप्टाइड ढूंढना जो एक विशिष्ट जीन से जुड़ सकता है, टीका विकास में सिर्फ एक कदम है, और इससे अकेले सफल दवाएं नहीं मिलेंगी।

“मुझे लगता है कि यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि बहुत सी औद्योगिक कंपनियां सोचती हैं कि क्वांटम अस्पष्ट और बहुत दूर है,” ओआरसीए कंप्यूटिंग के मुख्य कार्यकारी अधिकारी रिचर्ड मरे ने WIRED को बताया, आंशिक रूप से क्योंकि प्रौद्योगिकी के पास “उपयोगिता के वास्तव में स्पष्ट निकट-अवधि के उदाहरण नहीं हैं।”

उनका कहना है कि यह अध्ययन इस मायने में नया है कि यह क्वांटम के लिए निकट अवधि के व्यावसायिक अनुप्रयोग को दर्शाता है। उनकी कंपनी अपनी डिज़ाइन प्रक्रिया को और अधिक कुशल बनाने के लिए रसायन विज्ञान पर तेल प्रमुख बीपी और कार निर्माता टोयोटा के साथ परियोजनाओं के माध्यम से प्रौद्योगिकी को लागू कर रही है।

डीटीयू टीम अब देखेगी कि क्या वह अधिक अत्याधुनिक मॉडल और बड़े प्रोटीन के साथ वर्कफ़्लो का उपयोग कर सकती है। पैट्रिक जेनकिंस कहते हैं, “हमें इसकी पुष्टि करने के एक आसान तरीके के रूप में इसकी आवश्यकता थी कि अब हमारे पास वास्तव में सुई को काफी हद तक स्थानांतरित करने का एक मौका है,” यह देखते हुए कि जेनेरिक एआई वर्कफ़्लो विशेष रूप से उपेक्षित बीमारियों में मूल्यवान हैं जो कम शोध धन प्राप्त करते हैं। वह सर्पदंश के जहर के लिए सिंथेटिक एंटीडोट डिजाइन करने के लिए अपनी जेनरेटिव एआई पद्धति को बढ़ाने के लिए क्वांटम कंप्यूटर का उपयोग करने पर भी विचार कर रहे हैं।