La promesa de la computación cuántica es resolver problemas sin solución. Y las empresas ya están avanzando con enfoques híbridos, que combinan la computación clásica y cuántica, para abordar desafíos como el descubrimiento de fármacos para enfermedades incurables.
Al acelerar la simulación y modelado de moléculas de fármacos con la computación cuántica híbrida, la startup Qubit Pharmaceuticals está reduciendo significativamente el tiempo y la inversión necesarios para identificar tratamientos prometedores en oncología, enfermedades inflamatorias y antivirales.
Qubit está desarrollando una plataforma de descubrimiento de fármacos utilizando el modelo de programación NVIDIA QODA para computadoras híbridas, que combinan la computación cuántica y la clásica, y el conjunto de software Atlas de la startup. Atlas crea simulaciones detalladas de moléculas físicas, para acelerar los cálculos en un factor de 100,000 en comparación con los métodos de investigación tradicionales.
La empresa con sucursales en París y Boston se fundó en 2020 y es miembro de NVIDIA Inception, un programa que ofrece tecnología, experiencia y asistencia para el lanzamiento al mercado a startups de vanguardia.
Qubit tiene una de las supercomputadoras de GPU más grandes de Francia para el descubrimiento de fármacos, que cuenta con la tecnología de los sistemas NVIDIA DGX. La startup tiene como objetivo que las empresas farmacéuticas comiencen a probar sus primeros candidatos a fármacos que se descubrirán a través de su investigación acelerada por GPU el próximo año.
«Al combinar la potencia de computación de NVIDIA y el software de vanguardia con las capacidades de simulación y modelado molecular de Qubit, estamos seguros de nuestra capacidad para reducir drásticamente el tiempo de descubrimiento de fármacos y reducir su costo en un factor de 10», dijo Robert Marino, presidente de Qubit Pharmaceuticals. «Esta colaboración única nos permitirá desarrollar los primeros algoritmos de física cuántica aplicados al descubrimiento de fármacos».
Aprovechar las Capacidades Computacionales Sin Precedentes
El descubrimiento computacional de fármacos implica generar simulaciones de alta resolución de moléculas de fármacos potenciales y predecir qué tan bien esas moléculas podrían unirse a una proteína objetivo en el cuerpo.
Para obtener resultados precisos, los investigadores deben realizar un muestreo enorme, que simula cientos de diferentes conformaciones, posibles disposiciones espaciales de los átomos de una molécula. También deben modelar correctamente los campos de fuerza de las moléculas, las cargas eléctricas que predicen la afinidad o cómo una molécula se unirá a otra.
Esta simulación y modelado requiere computación de alto rendimiento, por lo que Qubit seleccionó una supercomputadora interna construida con sistemas NVIDIA DGX y otros servidores acelerados por NVIDIA, con un total de 200 GPU NVIDIA Tensor Core. La supercomputadora ejecuta el software Atlas de Qubit y realiza cálculos que llevarían varios años con los métodos convencionales en solo unas pocas horas.
Atlas modela la física cuántica a nivel microscópico para lograr la máxima precisión. El equipo de Qubit está adoptando NVIDIA QODA para explorar el uso híbrido de las computadoras cuánticas y las supercomputadoras aceleradas por GPU, donde las QPU, o unidades de procesamiento cuántico, podrían acelerar algún día los kernels de software clave para el modelado molecular.
Con el SDK NVIDIA cuQuantum, los desarrolladores de Qubit pueden simular circuitos cuánticos, lo que permite al equipo diseñar algoritmos listos para ejecutarse en futuras computadoras cuánticas.
La IA para Cada Etapa del Descubrimiento de Fármacos
Qubit estima que, si bien los métodos de investigación convencionales requieren que los desarrolladores farmacéuticos comiencen sintetizando un promedio de 5,000 compuestos farmacológicos antes de las pruebas preclínicas para lanzar un solo medicamento al mercado, un enfoque de descubrimiento de fármacos basado en simulación podría reducir la cifra a alrededor de 200, lo que ahorraría cientos de millones de dólares y años de tiempo de desarrollo.
El software Atlas de la compañía incluye algoritmos de IA para cada etapa del ciclo de descubrimiento de fármacos. A fin de respaldar la caracterización objetivo, donde los investigadores analizan una proteína que juega un papel en la enfermedad, Atlas admite simulaciones de dinámica molecular a escalas de microsegundos, lo que ayuda a los científicos a identificar nuevos espacios para que las moléculas de fármacos se unan a la proteína.
Durante la detección y validación de candidatos a fármacos, los investigadores pueden usar modelos de IA que ayudan a reducir el campo de moléculas potenciales y generar nuevos compuestos. Qubit también está desarrollando filtros adicionales que predicen la capacidad de fármacos, la seguridad y la interactividad de una molécula candidata.
Obtén más información sobre el software de dinámica molecular acelerada por la cuántica y la HPC de Qubit por parte de los cofundadores de la empresa Jean-Philip Piquemal y Louis Lagardère a través de NVIDIA On-Demand.
Imagen principal cortesía de Qubit Pharmaceuticals.