Квантовые вычисления в фармакологических исследованиях: клинические испытания и их значение
3 февраля 2023 г.Использование квантовых вычислений в качестве инструмента для содействие разработке лекарств вызвало интерес у нескольких области биотехнологической промышленности. В этой серии мы рассмотрим более насущную потребность, которую квантовые вычисления могут выполнить, — клинические испытания.
Путь создания лекарства требует нескольких этапов технико-экономических обоснований и исследований омики, прежде чем оно будет применено к выборке испытаний, проведенных не на людях. После того, как они оказались успешными, препарат затем подвергают испытаниям на людях, чтобы проверить вторичные реакции и побочные эффекты. Эти процессы могут быть сокращены для лекарств, которые лечат реальное конкретное заболевание, или были ускорены регулирующими органами для охвата большего числа пострадавших пациентов.
Объем вычислений и процессов, необходимых для выполнения этих требований, чрезвычайно сложен и стал предметом интереса даже в областях искусственного интеллекта/машинного обучения. Итак, как квантовые вычисления могут вписаться в отрасль для проведения клинических испытаний?
Весь процесс в деталях
Этап 4 – важный процесс разработки лекарств, в ходе которого используются алгоритмы для определения долгосрочных последствий употребления наркотиков. Благодаря искусственному интеллекту (ИИ) они сочетаются с испытаниями in silico, чтобы помочь исследователям быстро адаптироваться в компьютерной среде, преобразовывая большие наборы данных для интерпретации реакции на лекарства.
Машинное обучение также традиционно использовалось для предсказание более ранних результатов и обнаружение новых показаний к приему лекарств, которые могут помочь экспертам избежать побочных реакций у специализированных пациентов.
Клинические испытания in silico часто проводятся с помощью серии групп, состоящих из людей-мишеней, отвечающих определенным требованиям с точки зрения здоровья и предыдущего употребления наркотиков. Однако квантовые вычисления могут радикально изменить ситуацию, исключив людей из уравнения.
Даже если технология сегодня очень далека от зрелости для этой конкретной цели, квантовые вычисления могут помочь в разработке виртуальных пациентов, которые реагируют и взаимодействуют с лекарствами так же, как обычные испытания на людях. Это позволит планировать клинические испытания с максимально возможным количеством виртуальных пациентов, чтобы компоненты выбирались спонсорами клинических испытаний.
Краткий обзор приложения
Квантовые вычисления потенциально могут сократить время клинических испытаний, количество центров и «реальных» пациентов, а также повысить их качество и достоверность для будущих тестов. Крупные фармацевтические гиганты уже инициировали методы создания цифровых двойников, связанных с существующими популяциями людей, которые также могут включать типы популяций, которые чаще всего не участвуют в клинических испытаниях.
- Фармацевтические фирмы, такие как Menten AI, Hafnium Labs, Kuano Labs, Riverlane, XtalPi, создали специализированные домашние приложения, предназначенные для поиска и создания крошечных молекул и макромолекул, которые могут помочь в лечении болезней и расстройств.
2. Фармацевтика является естественным пространством для квантовых вычислений, поскольку она концентрируется на молекулярных составах и их взаимодействии с большими группами населения в более длительном масштабе времени. Эти молекулы (включая те, которые могут быть использованы для синтеза лекарств) можно рассматривать как квантовые системы или системы, основанные на по квантовой физике, что обуславливает потребность в формулировках квантовых вычислений.
3. Квантовые вычисления, применяемые для обработки исследований клинических испытаний и применения их к модульным прогнозам, могут быть более успешными, чем традиционные компьютеры, для прогнозирования и моделирования структуры, характеристик и поведения (или реактивности) этих молекул лекарств.
4. Масштабы перевода клинических испытаний в цифровой формат все еще носят временный характер и требуют больших усилий со стороны регулирующих органов, учреждений, занимающихся испытаниями, и исследовательских центров для совместной работы с аналитическими центрами квантовых вычислений.
Выводы и будущее
Ландшафт использования клинических данных для улучшения разработки и редактирования фармакологических соединений для их более быстрого выпуска и принятия во многом зависит от того, насколько хорошо можно спроектировать и предсказать взаимодействия для более широкой группы пациентов, присутствующих на рынке.
Квантовые вычисления могут стать чемпионом по устранению некоторых осложнений испытаний и побочных реакций, фактически устраняя потребность в людях. Переход к следующему этапу разработки таких алгоритмов требует более надежного сбора и проверки данных в едином центре, который может использоваться инженерами квантовых вычислений повсюду.
Следите за новостями в следующий раз, когда мы рассмотрим другие приложения квантовых вычислений в фармакологических исследованиях, разработке лекарств и биотехнологии.
Оригинал