人工智能+量子计算=更好的新药研发

光子盒研究院出品

在5月的Physics World杂志上，量子药物研发公司Rahko的首席执行官Leonard Wossnig描述了将人工智能和量子计算结合的强大功能。

加速化学药物研发是一个缓慢且昂贵的过程，可以通过人工智能和量子计算来改变

量子技术有望彻底改变生活中的许多方面。然而，我们需要利用许多支持性技术来发挥其全部潜力，其中人工智能尤为重要。

在药物研发领域，我们希望量子计算能够帮助解决当前棘手的问题，这些问题阻碍我们发现更好、更安全的药物来治疗更多疾病。但是，只有将量子计算的强大功能嵌入到基于人工智能的研发管道中，我们才能将它们用于药物发现。

在药物研发中，我们遵循既定的路径来寻找新药的最佳候选药物。第一步是计算建模，以选择一系列具有目标特性的候选药物。然后，筛选最有希望的几个候选药物。第三步是对候选药物进行实验测试，确定它们是否真的具有目标特性。重复这些步骤，直到确认候选药物具有目标特性为止。虽然有效，但这一过程极其缓慢且昂贵。

事实上，将一种药物推向市场平均需要26亿美元和10年时间，主要因为我们无法在第一步中识别出具有必要特性的高质量候选药物，所以需要频繁地重复整个过程。

那么，为什么我们模型中的计算方法常常无法生成可成功通过后续步骤的药物呢？这种模型的成败基于两个关键条件：预测准确性和筛选速度。说到前者，就需要以一定的准确度预测每种候选药物的特性，以了解每种药物在人体中的表现。

今天的计算化学方法通过经典计算药物与体内靶点的相互作用来模拟药物与靶点的相互作用，而事实上，候选药物是由量子力学定律支配的。这意味着计算化学方法的预测通常非常不准确。量子计算机在这一领域具有广阔的前景，因为它使我们能够用极其精确的量子力学计算来模拟候选药物与体内靶点之间的相互作用。

另一方面是筛选候选药物的速度。在药物发现过程的第一步，计算方法需要筛选许多候选药物。在理想情况下，我们能够快速筛选数十亿种候选药物，在几毫秒内对每个药物进行建模，从而在几天之内进行大量的评估。

但不幸的是，计算相互作用的量子计算机或经典计算化学方法目前都无法达到这样的速度。这就是机器学习和人工智能变得极其重要和有价值的地方。

有了人工智能，就只需要选择少量候选药物，有选择地评估它们的特性，然后训练一个模型预测所有剩余候选药物的特性，从而使我们能够快速筛选大量药物。

对于新药研发，我们看不出人工智能与量子计算结合使用有任何明显的缺点。然而，在实践中结合这两种技术是一项复杂的工作，需要不同的、跨学科的科学家团队共同努力完成。

尽管上述的四个步骤看起来很简单，但仍有许多其他复杂因素需要考虑，例如收集和处理实验数据所固有的复杂性。人工智能提供了更多的好处，能够收集更高质量的数据，从而可以使用较少的数据来训练其他人工智能模型。人工智能的自动化使数据收集的成本更低以及更可靠。

由Leonard Wossnig（最左）领导的Rahko团队

Rahko主要研究人工智能、量子计算和计算化学的交叉领域。他们正在建立量子药物发现管道，以克服上述关键挑战。与标准的深度学习方法不同，Rahko称他们正在开发的人工智能模型是高度专业化的。

在图像识别等大数据领域，深度学习方法以及更广泛的神经网络已经取得了巨大的成功。但在药物发现领域，可处理的数据非常少，因为获取更多数据的成本高昂或者根本无法获得。

在拥有的数据非常少的情况下，神经网络绝对无法做出好的预测，因为没有足够的数据来训练它们。这就是Rahko团队擅长的地方。他们将量子力学定律嵌入到他们的量子机器学习方法中。这样一来，Rahko就可以依靠最少的数据来做出良好的预测，而这些预测也适用于筛选过程中的许多其他候选药物。

当将人工智能与量子计算相结合时，这一点尤其重要，因为量子计算机运行更大的系统会很贵，因此，在运行这些高精度计算时，我们需要有选择性。将量子力学计算嵌入到基于人工智能的框架中，可以使Rahko在量子计算机上执行的单个计算效用最大化。

量子计算机和人工智能之间的协同作用将对药物和其他材料的发现产生最明显的好处。

为了在数十亿药物中筛选出最有希望的那些候选药物，将高精度但昂贵的量子力学计算与人工智能相结合是至关重要的。人们普遍认为，一旦机器达到足够的规模，化学模拟也将成为量子计算最早产生巨大影响的领域之一。

另一个具有巨大潜力的领域是量子计算机中的纠错，这可能使我们能够加速大规模量子计算机的广泛应用。用于纠正和缓解量子错误的人工智能已被证明可以纠正和学习当前量子计算机中的一系列错误。Rahko正在积极地与业界和量子计算硬件公司在这一领域合作，以测试和了解人工智能的纠错能力(arXiv:1912.10063)。

参考链接：

https://physicsworld.com/a/intelligent-drug-discovery/

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