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Wie Quantencomputing für die Arzneimittelentwicklung genutzt werden kann
Unternehmen, die sich mit der Erforschung von Arzneimitteln befassen, können das Quantencomputing heute nutzen, um Wirkstoffe zur Behandlung und Heilung von Krankheiten zu finden. In Verbindung mit anderen Spitzentechnologien wie Cloud Computing, künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) können sie das Potenzial des Quantencomputings für die Arzneimittelforschung voll ausschöpfen, indem sie neue molekulare Arzneimittel entwickeln. Das Quantencomputing ist wesentlich schneller, effizienter und preiswerter als alle bekannten Alternativen.
Was die Entwicklung von Arzneimitteln betrifft, so liegt die Antwort auf die Frage, warum Quanten sich von klassischen Computern und sogar Supercomputern unterscheiden, darin, wie sehr große Probleme gelöst werden können. Wir werden zwei verschiedene Quantentechnologien erörtern, die beide für Berechnungen eingesetzt werden. Die auf dem Annealing basierende Quantenberechnung wird heute eingesetzt und ermöglicht es Unternehmen, die sich mit der Entdeckung von Arzneimitteln befassen, chemische Räume zu durchsuchen, die eine Million Mal größer sind, als es sonst der Fall wäre. Die gate-basierte Quantenberechnung ist zwar noch nicht für den kommerziellen Einsatz bereit, wird aber noch leistungsfähiger werden. Die Hinzufügung von nur einer grundlegenden Informationseinheit, die als Quantenbit oder kurz Qubit bezeichnet wird, vergrößert den Arbeitsbereich für Berechnungen exponentiell. Mit anderen Worten: Wenn man einem gate-basierten Quantencomputer nur ein Qubit hinzufügt, verdoppelt sich die Größe des Problems, das wir lösen können. Ein kleines Gerät mit 40 Qubits kann zum Beispiel eine Billion verschiedener Kombinationen berechnen. Im Grunde geht es hier darum, einen sehr großen chemischen Raum von Molekülen zu durchsuchen, um die wenigen zu finden, die bestimmte Kriterien erfüllen. Quantencomputer bewältigen große Probleme auf natürliche Weise.
Wie kann das Quantencomputing die Arzneimittelentwicklung unterstützen?
Ausgehend von einer bestimmten Krankheit oder vielleicht auch nur einem bestimmten Protein-Target dieser Krankheit können die Arzneimittelforschungsunternehmen bereits mit der Erstellung des Profils eines künftigen Medikaments beginnen. Dieses Arzneimittelprofil wird schließlich alle gewünschten Eigenschaften dieses Medikaments berücksichtigen, einschließlich Überlegungen zu spezifischen Proteinbindungsstellen, zur Art und Weise, wie das Medikament in den Körper gelangt (z. B. Injektion, Pille usw.), wie es sich auf das Gehirn auswirkt, wie viel von dem Medikament verabreicht werden sollte, welche Altersgruppe angesprochen wird, wie es mit anderen Medikamenten verträglich ist, wie der Zeitplan und die Dauer der Verabreichung aussehen, welche Anforderungen an die Verpackung und den Versand gestellt werden, welche besonderen Überlegungen es für die Vermarktung gibt usw.
Anhand dieses Arzneimittelprofils wird dann ein großer virtueller chemischer Raum erstellt, und hier wird deutlich, warum die Pharmaindustrie Interesse am Quantencomputing hat. Mit "groß" meinen wir, dass der chemische Raum buchstäblich Milliarden von Molekülen umfasst. Die überwiegende Mehrheit dieser Milliarden von Molekülen ist jedoch für das ausgewählte Arzneimittelprofil irrelevant. Daher können Quantenalgorithmen wie der Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO)-Algorithmus, der für kombinatorische Optimierungsprobleme verwendet wird, diesen großen chemischen Raum nach den speziell ausgewählten Eigenschaften des Arzneimittelprofils durchsuchen. Die Ergebnisse des QUBO-Algorithmus sind für das Arzneimittelprofil sowohl im Hinblick auf die gewünschten Eigenschaften als auch auf die gewünschte(n) Bindungsstelle(n) relevant.
Durch die starke Verkleinerung des chemischen Raums verringert das Quantencomputing den Umfang der anschließenden Laborarbeit erheblich. Bei der Erforschung von Arzneimitteln können Tests auf Toxizität, geeignete Dosierung, mögliche Kosten usw. durchgeführt werden. Völlig ungeeignete Moleküle wurden aus dem chemischen Raum entfernt. Es müssen viel weniger Moleküle entworfen, synthetisiert, gemessen und erprobt werden. Der Weg zur Definition und Lizenzierung von Wirkstoffen ist kürzer. Nach Angaben der University of Cincinnati College of Medicine "dauert eine Phase-I-Studie [derzeit] mehrere Monate" und nur "etwa 70 Prozent der experimentellen Medikamente bestehen diese erste Testphase". Die Verringerung der ersten Statistik und die Erhöhung der zweiten Statistik stellt einen eindeutigen Vorteil bei der Quantenberechnung dar.
Wie wird sich das Quantencomputing auf die Medizin auswirken?
Die Quanteninformatik unterstützt altruistische Ziele wie den Wunsch, mehr Krankheiten in kürzerer Zeit zu behandeln, als dies noch vor einigen Jahrzehnten und vielleicht sogar noch vor einigen Jahren möglich war. Die Zielkrankheiten könnten derzeit von persönlichem Interesse für die Forscher sein, oder sie könnten einige Lücken auf dem derzeitigen Arzneimittelmarkt schließen. Ein Forschungsziel könnte darin bestehen, die Wirksamkeit von Medikamenten in einem Bereich des Marktes zu verbessern, in dem die vorhandenen Medikamente nicht ausreichen. Ein anderes Forschungsziel könnte darin bestehen, kleinere Moleküle zu finden, mit denen sich die Verabreichungsmethoden verbessern lassen, so dass Patienten aller Altersgruppen vielleicht ihre Spritzen weglegen und stattdessen auf die Einnahme von verdaulichen Tabletten oder Kapseln umsteigen können. Mit Hilfe des Quantencomputings können Unternehmen, die sich mit der Erforschung von Arzneimitteln befassen, bereits jetzt mit dem Aufbau ihres Portfolios von Molekülen beginnen, die das Potenzial haben, in naher Zukunft zu lebensverändernden Medikamenten zu werden. Selbst wenn diese Medikamente erst in den frühen Stadien ihrer Entwicklung entstehen, kann die Zeit bis zu ihrer späteren Produktion verkürzt werden.
Mit Quantencomputern können Arzneimittel viel schneller auf den Markt gebracht werden. Die tatsächliche Zeit, die benötigt wird, um den ursprünglichen chemischen Raum von vielen Milliarden Molekülen auf nur Hunderttausende von Molekülen zu reduzieren, beträgt weniger als eine Minute. Natürlich gehört zu einem Projekt viel mehr als eine einminütige Berechnung. Der Quantenalgorithmus muss vorbereitet werden - die Entwicklung von Quantenschaltkreisen, selbst in kleinem Maßstab, ist eine bemerkenswerte Herausforderung und zeitaufwändig - und dann gibt es noch die klassische Nachbearbeitung. Herkömmliche chemische Werkzeuge reduzieren den chemischen Zwischenraum von vielleicht Hunderttausenden von Molekülen auf nur Hunderte von Molekülen. Anstatt viele Milliarden Moleküle zu testen, müssen nur noch einige hundert Moleküle synthetisiert und gemessen werden, die sowohl die Quanten- als auch die traditionellen Verfahren durchlaufen haben. Die Projektdauer könnte etwa drei Monate betragen.
Es lohnt sich, noch einmal zu erwähnen, dass dies nach dem derzeitigen Stand der Quanteninformatik ein zweistufiger Prozess ist. Zunächst reduziert ein Quanten-Temperiergerät - eine Quantentechnologie, die sich speziell mit Optimierungsproblemen befasst - den ursprünglichen chemischen Raum von vielen Milliarden Molekülen auf Hunderttausende von Molekülen. Der bereits erwähnte QUBO-Algorithmus läuft auf diesem Quanten-Tempomaten. Um diesen chemischen Zwischenraum auf die letzten paar hundert Moleküle zu reduzieren, ist ein zweiter Schritt erforderlich, bei dem immer noch herkömmliche chemische Werkzeuge zum Einsatz kommen. Obwohl Hunderte von Molekülen einen großen chemischen Raum darstellen, haben diese Moleküle zumindest alle gewünschten Eigenschaften, die für das ausgewählte Arzneimittelprofil erforderlich sind. Dieser hybride Ansatz aus Quanten- und traditioneller Chemie bietet einen erheblichen Rechenvorteil gegenüber einem rein traditionellen Ansatz, lässt aber gleichzeitig Raum für die Zukunft, wenn Vollquantenansätze verfügbar werden und der Rechenvorteil noch ausgeprägter sein wird. Hybride Ansätze nutzen nicht nur das Quantencomputing, sondern umfassen in der Regel auch andere fortschrittliche Technologien wie Cloud Computing, künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML).
Im Allgemeinen beschränken die Arzneimittelforschungsunternehmen ihre Suche nicht auf Moleküle mit spezifischen Eigenschaften für bestimmte Protein-Zielmoleküle, obwohl dies das wichtigste Ergebnis ist. Wie bereits mit der Erwähnung der verschiedenen Verabreichungsmethoden angedeutet, suchen diese Unternehmen auch nach den kleinstmöglichen Molekülen, die dem jeweiligen Arzneimittelprofil entsprechen können. Es ist von vornherein sehr schwierig, einen chemischen Raum mit buchstäblich Milliarden von Molekülen nach den gewünschten Arzneimitteleigenschaften zu durchsuchen. Noch schwieriger ist es, wie Sie sich vielleicht vorstellen können, in einem so großen Raum kleine Moleküle zu finden. Mit Hilfe der Quanteninformatik können Unternehmen, die sich mit der Entdeckung von Arzneimitteln beschäftigen, ihre Ziele leichter finden: die kleinstmöglichen Moleküle, die alle gewünschten Eigenschaften eines bestimmten Wirkstoffprofils aufweisen.
Einer der natürlichen Vorteile der Quanteninformatik ist die Simulation von Quantensystemen. Quantencomputer können nicht nur einen chemischen Raum nach Molekülen durchsuchen, die bestimmte Kriterien erfüllen, sondern auch die Moleküle selbst simulieren. Eine mögliche Anwendung ist die Umwidmung bestehender Therapeutika. Eine Auswirkung auf die Medizin könnte darin bestehen, dass die Entwicklung neuer Medikamente gänzlich übersprungen wird und bereits entwickelte Medikamente, für die zumindest einige klinische Daten vorliegen, neu eingesetzt werden.
Was ist die Zukunft der Arzneimittelentwicklung?
Nach Angaben der University of Cincinnati College of Medicine dauern die klinischen Studien der Phasen 1, 2 und 3 derzeit mehrere Jahre, und nur etwa 25-30 % der Arzneimittel durchlaufen alle drei Phasen. In jeder Phase werden die Wirksamkeit und die Sicherheit eines Arzneimittels getestet, wobei die Zahl der Probanden mit jeder weiteren Phase zunimmt. In Phase 1 werden weniger als 100 Probanden getestet, in Phase 2 mehrere hundert und in Phase 3 Tausende von Probanden. Einem JAMA-Artikel zufolge belaufen sich die durchschnittlichen Kosten für die Entwicklung eines Medikaments auf knapp 1 Mrd. USD, wobei die höchsten Schätzungen bei 3 Mrd. USD liegen. Die Zukunft der Arzneimittelentwicklung liegt in kürzeren klinischen Studien, höherer Wirksamkeit und verbesserter Sicherheit bei wesentlich geringeren Kosten.
Die in diesem Blog-Artikel besprochene Methode verwendet eine Quantentechnologie namens Quantenglühen. Es gibt tatsächlich mehrere Anbieter von Quantenglühverfahren in der Quantentechnologiebranche, mindestens drei, die bekannt sind, und es gibt auch so etwas wie ein digitales Glühverfahren. Ein digitaler Annealer, den man auch als "quanteninspiriert" bezeichnen könnte, kann die gleichen Probleme lösen wie das Quantenannealing, obwohl er eigentlich keine Quantentechnologie ist. Der Hauptvorteil sowohl des Quantenglühens als auch des quanteninspirierten Glühens besteht darin, dass sie heute groß genug sind, um Probleme zu lösen, selbst wenn die chemischen Räume die vielen Milliarden Moleküle umfassen, von denen in diesem Artikel die Rede war. Darüber hinaus gibt es derzeit bekannte Methoden, um bestehende Quantenglühverfahren und quanteninspirierte Glühverfahren zu nutzen, um mit viel größeren chemischen Räumen zu arbeiten, falls dies erforderlich ist.
Eine andere Quantentechnologie, die so genannten Gate-basierten Quantencomputer oder universellen Quantencomputer, sind weder groß genug noch genau genug, um heute nützlich zu sein. Leider befinden sie sich noch in einem sehr frühen Stadium der Entwicklung. Sie sind jedoch höchstwahrscheinlich die Zukunft der Arzneimittelentwicklung. Wie das Quantenglühen und das quanteninspirierte Glühen werden sie in der Lage sein, große chemische Räume von ursprünglich Milliarden von Molekülen auf Hunderttausende von Molekülen zu reduzieren. Im Gegensatz zum Quantenglühen und zum quanteninspirierten Glühen werden gate-basierte universelle Quantencomputer aber auch in der Lage sein, die chemischen Berechnungen durchzuführen, um den chemischen Zwischenraum von Hunderttausenden von Molekülen auf nur noch Hunderte von Molekülen zu reduzieren. Die Lösung der Schrödingergleichung mit Gatter-basierten universellen Quantencomputern wird sogar einen Rechenvorteil gegenüber den derzeitigen hybriden quanten-traditionellen Methoden bieten.
Die Verkürzung der Gesamtzeit bis zur Markteinführung neuer Medikamente, zunächst mit Quanten-Annealern und digitalen Annealern und später mit gate-basierten universellen Quantencomputern, ist in der heutigen Zeit von entscheidender Bedeutung. COVID-Therapien und -Impfstoffe wurden bemerkenswert schnell entwickelt, und dennoch bleibt dieser historische Zeitrahmen im Vergleich zu den Quantenmethoden, die wir in naher Zukunft erwarten, relativ langsam. Außerdem gibt es immer wieder Bedenken hinsichtlich dieser Therapien und Impfstoffe, auch im Hinblick auf ihre kurzfristige Wirksamkeit und ihre langfristigen Nebenwirkungen. Eines der vielen Versprechen der Quanteninformatik ist die Entdeckung schneller, sicherer und wirksamer Medikamente für alle Krankheiten, auch für den Kampf der Menschheit gegen künftige Pandemien. Dies kann durch die Entwicklung neuer Medikamente geschehen oder, wie bereits erwähnt, durch die Umwidmung bestehender Medikamente.
Wird Quantencomputing die biopharmazeutische Forschung und Entwicklung verändern?
Sieht man einmal von den künftigen Möglichkeiten gatebasierter universeller Quantencomputer ab, so verändern Quanten-Tempomaten und quanteninspirierte digitale Tempomaten bereits heute die biopharmazeutische Forschung und Entwicklung. Neue Medikamente können schon jetzt schneller entdeckt werden, als dies mit herkömmlichen Methoden je möglich wäre. Außerdem können größere Probleme angegangen werden.
Insgesamt wird die Methode der Arzneimittelentdeckung verbessert. Traditionell kann ein Labor zum Beispiel Tausende von Molekülen identifizieren. Beachten Sie zunächst, dass in diesem Beispiel von Tausenden und nicht von Milliarden die Rede ist. Stellen Sie sich nun vor, dass die gewünschten Eigenschaften dieselben sind und das Zielprotein dasselbe ist, als wenn Sie entweder Quantenglühen oder quanteninspiriertes Glühen verwenden. Ja, die traditionellen Methoden funktionieren. Mit der Zeit können alle Chemikalien synthetisiert, gemessen und getestet werden. Natürlich können auch neue Medikamente gefunden werden. Aber stellen Sie sich vor, Sie möchten einige der Eigenschaften des Medikaments verbessern. Oder stellen Sie sich vor, Sie möchten dem Medikament neue Eigenschaften hinzufügen. Der traditionelle Prozess wird zu einem Zyklus. Unternehmen, die sich mit der Entdeckung von Arzneimitteln befassen, entwerfen, synthetisieren und messen zunächst, doch wenn sie Verbesserungen jeglicher Art anstreben, müssen sie das Ganze wiederholen.
Mit Quantenglühen und digitalem Glühen und in Zukunft mit gate-basiertem universellem Quantencomputing wird dieser Zyklus der Arzneimittelentwicklung beendet. Anstatt Hunderte oder gar Tausende von Molekülen auf einmal zu verarbeiten, um den Prozess für jede gewünschte Verbesserung zu wiederholen, können die Arzneimittelentwicklungsunternehmen viele Milliarden Moleküle auf einmal verarbeiten und damit fertig werden. Quantenmethoden sind linear und nicht zyklisch.
Außerdem ist das Hochleistungsrechnen (HPC) nicht billig. Supercomputer, selbst mit vielen Grafikverarbeitungseinheiten (GPU), sind langsamer, stromhungrig, umweltschädlich und gleichzeitig teurer. Unternehmen, die sich mit der Erforschung von Arzneimitteln befassen, können diese zumindest etwas beschleunigen, indem sie mehr Knoten hinzufügen, aber eine Schätzung besagt, dass dies etwa 1.000 Mal teurer ist als die Verwendung von Quanten-Annealing oder Digital-Annealing. Eine Schätzung geht sogar davon aus, dass es etwa $\$40.000 kosten würde, das zu tun, was ein Quantennealer für etwa $\$40 tun könnte.
Der Wandel, den die Quantentechnologie für die biopharmazeutische Forschung und Entwicklung bedeutet, ist also dreifach. Erstens können mit der Quantentechnologie größere Probleme gelöst werden, als dies sonst der Fall wäre. Zweitens können neue Medikamente schneller als je zuvor entdeckt werden. Und drittens ist der Einsatz von Quantentechnologien in mehrfacher Hinsicht kostengünstiger. Sie kosten nicht nur weniger, sondern müssen auch weniger häufig eingesetzt werden. Quantencomputer und Medizin sind natürliche Partner, und wir können alle hoffen, dass eine kostengünstigere Arzneimittelforschung eines Tages zu kostengünstigeren Arzneimitteln für die Welt führen wird. Und mit der Zeit werden sich alle drei Veränderungen mit den künftigen Fortschritten im Quantencomputing weiter verbessern.
Wie kann das Quantencomputing heute in der Medizin eingesetzt werden?
In der Arzneimittelforschung tätige Unternehmen wie Polaris Quantum Biotech nutzen das Quantencomputing bereits für die Arzneimittelentwicklung. Sie können sich anhören, wie CEO Shahar Keinan mit dem CMO von Classiq, Yuval Boger, in seiner Sendung The Qubit Guy's Podcast über ihre besonderen Bemühungen spricht. Hier diskutieren sie, wie Polaris Quantum Biotech jetzt mit zahlenden Kunden an Honorar- und Kooperationsprojekten arbeitet. Kollaborateure können zum Beispiel ihre Expertise bei der Suche nach Targets zur Verfügung stellen, während Polaris Quantum Biotech ihre Expertise bei der Suche nach Molekülen zur Verfügung stellt.
Die Quanteninformatik in der Medizin kann derzeit auch defensiv sein. Die UnitedHealth Group (UHG) und ihre Technologiesparte Optum Technology beispielsweise sichern sich gegen künftige Entwicklungen im Bereich des Quantencomputings ab. Sie entwickeln defensiv für die Zukunft, indem sie Patente und Veröffentlichungen nutzen, um geistiges Eigentum aufzubauen und zu schützen. Außerdem erforschen sie das Potenzial des maschinellen Lernens mit Quanten (QML), um einen noch größeren Rechenvorteil als die derzeitigen Methoden zu erzielen.
Da Quantencomputer immer ausgereifter werden, ist Classiq strategisch gut positioniert, um Unternehmen in der Arzneimittelforschung dabei zu helfen, einen rechnerischen Vorteil bei chemischen, Optimierungs-, Such- und anderen Problemen zu erzielen. Wie bereits erwähnt, ist die Entwicklung von Quantenschaltungen zur Lösung sinnvoller Probleme normalerweise eine Herausforderung und zeitaufwändig, aber das muss nicht sein. Vereinbaren Sie einen Termin für eine Demo unserer Synthese-Engine und beobachten Sie die Zukunft der Arzneimittelentwicklung noch heute.
Unternehmen, die sich mit der Erforschung von Arzneimitteln befassen, können das Quantencomputing heute nutzen, um Wirkstoffe zur Behandlung und Heilung von Krankheiten zu finden. In Verbindung mit anderen Spitzentechnologien wie Cloud Computing, künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) können sie das Potenzial des Quantencomputings für die Arzneimittelforschung voll ausschöpfen, indem sie neue molekulare Arzneimittel entwickeln. Das Quantencomputing ist wesentlich schneller, effizienter und preiswerter als alle bekannten Alternativen.
Was die Entwicklung von Arzneimitteln betrifft, so liegt die Antwort auf die Frage, warum Quanten sich von klassischen Computern und sogar Supercomputern unterscheiden, darin, wie sehr große Probleme gelöst werden können. Wir werden zwei verschiedene Quantentechnologien erörtern, die beide für Berechnungen eingesetzt werden. Die auf dem Annealing basierende Quantenberechnung wird heute eingesetzt und ermöglicht es Unternehmen, die sich mit der Entdeckung von Arzneimitteln befassen, chemische Räume zu durchsuchen, die eine Million Mal größer sind, als es sonst der Fall wäre. Die gate-basierte Quantenberechnung ist zwar noch nicht für den kommerziellen Einsatz bereit, wird aber noch leistungsfähiger werden. Die Hinzufügung von nur einer grundlegenden Informationseinheit, die als Quantenbit oder kurz Qubit bezeichnet wird, vergrößert den Arbeitsbereich für Berechnungen exponentiell. Mit anderen Worten: Wenn man einem gate-basierten Quantencomputer nur ein Qubit hinzufügt, verdoppelt sich die Größe des Problems, das wir lösen können. Ein kleines Gerät mit 40 Qubits kann zum Beispiel eine Billion verschiedener Kombinationen berechnen. Im Grunde geht es hier darum, einen sehr großen chemischen Raum von Molekülen zu durchsuchen, um die wenigen zu finden, die bestimmte Kriterien erfüllen. Quantencomputer bewältigen große Probleme auf natürliche Weise.
Wie kann das Quantencomputing die Arzneimittelentwicklung unterstützen?
Ausgehend von einer bestimmten Krankheit oder vielleicht auch nur einem bestimmten Protein-Target dieser Krankheit können die Arzneimittelforschungsunternehmen bereits mit der Erstellung des Profils eines künftigen Medikaments beginnen. Dieses Arzneimittelprofil wird schließlich alle gewünschten Eigenschaften dieses Medikaments berücksichtigen, einschließlich Überlegungen zu spezifischen Proteinbindungsstellen, zur Art und Weise, wie das Medikament in den Körper gelangt (z. B. Injektion, Pille usw.), wie es sich auf das Gehirn auswirkt, wie viel von dem Medikament verabreicht werden sollte, welche Altersgruppe angesprochen wird, wie es mit anderen Medikamenten verträglich ist, wie der Zeitplan und die Dauer der Verabreichung aussehen, welche Anforderungen an die Verpackung und den Versand gestellt werden, welche besonderen Überlegungen es für die Vermarktung gibt usw.
Anhand dieses Arzneimittelprofils wird dann ein großer virtueller chemischer Raum erstellt, und hier wird deutlich, warum die Pharmaindustrie Interesse am Quantencomputing hat. Mit "groß" meinen wir, dass der chemische Raum buchstäblich Milliarden von Molekülen umfasst. Die überwiegende Mehrheit dieser Milliarden von Molekülen ist jedoch für das ausgewählte Arzneimittelprofil irrelevant. Daher können Quantenalgorithmen wie der Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO)-Algorithmus, der für kombinatorische Optimierungsprobleme verwendet wird, diesen großen chemischen Raum nach den speziell ausgewählten Eigenschaften des Arzneimittelprofils durchsuchen. Die Ergebnisse des QUBO-Algorithmus sind für das Arzneimittelprofil sowohl im Hinblick auf die gewünschten Eigenschaften als auch auf die gewünschte(n) Bindungsstelle(n) relevant.
Durch die starke Verkleinerung des chemischen Raums verringert das Quantencomputing den Umfang der anschließenden Laborarbeit erheblich. Bei der Erforschung von Arzneimitteln können Tests auf Toxizität, geeignete Dosierung, mögliche Kosten usw. durchgeführt werden. Völlig ungeeignete Moleküle wurden aus dem chemischen Raum entfernt. Es müssen viel weniger Moleküle entworfen, synthetisiert, gemessen und erprobt werden. Der Weg zur Definition und Lizenzierung von Wirkstoffen ist kürzer. Nach Angaben der University of Cincinnati College of Medicine "dauert eine Phase-I-Studie [derzeit] mehrere Monate" und nur "etwa 70 Prozent der experimentellen Medikamente bestehen diese erste Testphase". Die Verringerung der ersten Statistik und die Erhöhung der zweiten Statistik stellt einen eindeutigen Vorteil bei der Quantenberechnung dar.
Wie wird sich das Quantencomputing auf die Medizin auswirken?
Die Quanteninformatik unterstützt altruistische Ziele wie den Wunsch, mehr Krankheiten in kürzerer Zeit zu behandeln, als dies noch vor einigen Jahrzehnten und vielleicht sogar noch vor einigen Jahren möglich war. Die Zielkrankheiten könnten derzeit von persönlichem Interesse für die Forscher sein, oder sie könnten einige Lücken auf dem derzeitigen Arzneimittelmarkt schließen. Ein Forschungsziel könnte darin bestehen, die Wirksamkeit von Medikamenten in einem Bereich des Marktes zu verbessern, in dem die vorhandenen Medikamente nicht ausreichen. Ein anderes Forschungsziel könnte darin bestehen, kleinere Moleküle zu finden, mit denen sich die Verabreichungsmethoden verbessern lassen, so dass Patienten aller Altersgruppen vielleicht ihre Spritzen weglegen und stattdessen auf die Einnahme von verdaulichen Tabletten oder Kapseln umsteigen können. Mit Hilfe des Quantencomputings können Unternehmen, die sich mit der Erforschung von Arzneimitteln befassen, bereits jetzt mit dem Aufbau ihres Portfolios von Molekülen beginnen, die das Potenzial haben, in naher Zukunft zu lebensverändernden Medikamenten zu werden. Selbst wenn diese Medikamente erst in den frühen Stadien ihrer Entwicklung entstehen, kann die Zeit bis zu ihrer späteren Produktion verkürzt werden.
Mit Quantencomputern können Arzneimittel viel schneller auf den Markt gebracht werden. Die tatsächliche Zeit, die benötigt wird, um den ursprünglichen chemischen Raum von vielen Milliarden Molekülen auf nur Hunderttausende von Molekülen zu reduzieren, beträgt weniger als eine Minute. Natürlich gehört zu einem Projekt viel mehr als eine einminütige Berechnung. Der Quantenalgorithmus muss vorbereitet werden - die Entwicklung von Quantenschaltkreisen, selbst in kleinem Maßstab, ist eine bemerkenswerte Herausforderung und zeitaufwändig - und dann gibt es noch die klassische Nachbearbeitung. Herkömmliche chemische Werkzeuge reduzieren den chemischen Zwischenraum von vielleicht Hunderttausenden von Molekülen auf nur Hunderte von Molekülen. Anstatt viele Milliarden Moleküle zu testen, müssen nur noch einige hundert Moleküle synthetisiert und gemessen werden, die sowohl die Quanten- als auch die traditionellen Verfahren durchlaufen haben. Die Projektdauer könnte etwa drei Monate betragen.
Es lohnt sich, noch einmal zu erwähnen, dass dies nach dem derzeitigen Stand der Quanteninformatik ein zweistufiger Prozess ist. Zunächst reduziert ein Quanten-Temperiergerät - eine Quantentechnologie, die sich speziell mit Optimierungsproblemen befasst - den ursprünglichen chemischen Raum von vielen Milliarden Molekülen auf Hunderttausende von Molekülen. Der bereits erwähnte QUBO-Algorithmus läuft auf diesem Quanten-Tempomaten. Um diesen chemischen Zwischenraum auf die letzten paar hundert Moleküle zu reduzieren, ist ein zweiter Schritt erforderlich, bei dem immer noch herkömmliche chemische Werkzeuge zum Einsatz kommen. Obwohl Hunderte von Molekülen einen großen chemischen Raum darstellen, haben diese Moleküle zumindest alle gewünschten Eigenschaften, die für das ausgewählte Arzneimittelprofil erforderlich sind. Dieser hybride Ansatz aus Quanten- und traditioneller Chemie bietet einen erheblichen Rechenvorteil gegenüber einem rein traditionellen Ansatz, lässt aber gleichzeitig Raum für die Zukunft, wenn Vollquantenansätze verfügbar werden und der Rechenvorteil noch ausgeprägter sein wird. Hybride Ansätze nutzen nicht nur das Quantencomputing, sondern umfassen in der Regel auch andere fortschrittliche Technologien wie Cloud Computing, künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML).
Im Allgemeinen beschränken die Arzneimittelforschungsunternehmen ihre Suche nicht auf Moleküle mit spezifischen Eigenschaften für bestimmte Protein-Zielmoleküle, obwohl dies das wichtigste Ergebnis ist. Wie bereits mit der Erwähnung der verschiedenen Verabreichungsmethoden angedeutet, suchen diese Unternehmen auch nach den kleinstmöglichen Molekülen, die dem jeweiligen Arzneimittelprofil entsprechen können. Es ist von vornherein sehr schwierig, einen chemischen Raum mit buchstäblich Milliarden von Molekülen nach den gewünschten Arzneimitteleigenschaften zu durchsuchen. Noch schwieriger ist es, wie Sie sich vielleicht vorstellen können, in einem so großen Raum kleine Moleküle zu finden. Mit Hilfe der Quanteninformatik können Unternehmen, die sich mit der Entdeckung von Arzneimitteln beschäftigen, ihre Ziele leichter finden: die kleinstmöglichen Moleküle, die alle gewünschten Eigenschaften eines bestimmten Wirkstoffprofils aufweisen.
Einer der natürlichen Vorteile der Quanteninformatik ist die Simulation von Quantensystemen. Quantencomputer können nicht nur einen chemischen Raum nach Molekülen durchsuchen, die bestimmte Kriterien erfüllen, sondern auch die Moleküle selbst simulieren. Eine mögliche Anwendung ist die Umwidmung bestehender Therapeutika. Eine Auswirkung auf die Medizin könnte darin bestehen, dass die Entwicklung neuer Medikamente gänzlich übersprungen wird und bereits entwickelte Medikamente, für die zumindest einige klinische Daten vorliegen, neu eingesetzt werden.
Was ist die Zukunft der Arzneimittelentwicklung?
Nach Angaben der University of Cincinnati College of Medicine dauern die klinischen Studien der Phasen 1, 2 und 3 derzeit mehrere Jahre, und nur etwa 25-30 % der Arzneimittel durchlaufen alle drei Phasen. In jeder Phase werden die Wirksamkeit und die Sicherheit eines Arzneimittels getestet, wobei die Zahl der Probanden mit jeder weiteren Phase zunimmt. In Phase 1 werden weniger als 100 Probanden getestet, in Phase 2 mehrere hundert und in Phase 3 Tausende von Probanden. Einem JAMA-Artikel zufolge belaufen sich die durchschnittlichen Kosten für die Entwicklung eines Medikaments auf knapp 1 Mrd. USD, wobei die höchsten Schätzungen bei 3 Mrd. USD liegen. Die Zukunft der Arzneimittelentwicklung liegt in kürzeren klinischen Studien, höherer Wirksamkeit und verbesserter Sicherheit bei wesentlich geringeren Kosten.
Die in diesem Blog-Artikel besprochene Methode verwendet eine Quantentechnologie namens Quantenglühen. Es gibt tatsächlich mehrere Anbieter von Quantenglühverfahren in der Quantentechnologiebranche, mindestens drei, die bekannt sind, und es gibt auch so etwas wie ein digitales Glühverfahren. Ein digitaler Annealer, den man auch als "quanteninspiriert" bezeichnen könnte, kann die gleichen Probleme lösen wie das Quantenannealing, obwohl er eigentlich keine Quantentechnologie ist. Der Hauptvorteil sowohl des Quantenglühens als auch des quanteninspirierten Glühens besteht darin, dass sie heute groß genug sind, um Probleme zu lösen, selbst wenn die chemischen Räume die vielen Milliarden Moleküle umfassen, von denen in diesem Artikel die Rede war. Darüber hinaus gibt es derzeit bekannte Methoden, um bestehende Quantenglühverfahren und quanteninspirierte Glühverfahren zu nutzen, um mit viel größeren chemischen Räumen zu arbeiten, falls dies erforderlich ist.
Eine andere Quantentechnologie, die so genannten Gate-basierten Quantencomputer oder universellen Quantencomputer, sind weder groß genug noch genau genug, um heute nützlich zu sein. Leider befinden sie sich noch in einem sehr frühen Stadium der Entwicklung. Sie sind jedoch höchstwahrscheinlich die Zukunft der Arzneimittelentwicklung. Wie das Quantenglühen und das quanteninspirierte Glühen werden sie in der Lage sein, große chemische Räume von ursprünglich Milliarden von Molekülen auf Hunderttausende von Molekülen zu reduzieren. Im Gegensatz zum Quantenglühen und zum quanteninspirierten Glühen werden gate-basierte universelle Quantencomputer aber auch in der Lage sein, die chemischen Berechnungen durchzuführen, um den chemischen Zwischenraum von Hunderttausenden von Molekülen auf nur noch Hunderte von Molekülen zu reduzieren. Die Lösung der Schrödingergleichung mit Gatter-basierten universellen Quantencomputern wird sogar einen Rechenvorteil gegenüber den derzeitigen hybriden quanten-traditionellen Methoden bieten.
Die Verkürzung der Gesamtzeit bis zur Markteinführung neuer Medikamente, zunächst mit Quanten-Annealern und digitalen Annealern und später mit gate-basierten universellen Quantencomputern, ist in der heutigen Zeit von entscheidender Bedeutung. COVID-Therapien und -Impfstoffe wurden bemerkenswert schnell entwickelt, und dennoch bleibt dieser historische Zeitrahmen im Vergleich zu den Quantenmethoden, die wir in naher Zukunft erwarten, relativ langsam. Außerdem gibt es immer wieder Bedenken hinsichtlich dieser Therapien und Impfstoffe, auch im Hinblick auf ihre kurzfristige Wirksamkeit und ihre langfristigen Nebenwirkungen. Eines der vielen Versprechen der Quanteninformatik ist die Entdeckung schneller, sicherer und wirksamer Medikamente für alle Krankheiten, auch für den Kampf der Menschheit gegen künftige Pandemien. Dies kann durch die Entwicklung neuer Medikamente geschehen oder, wie bereits erwähnt, durch die Umwidmung bestehender Medikamente.
Wird Quantencomputing die biopharmazeutische Forschung und Entwicklung verändern?
Sieht man einmal von den künftigen Möglichkeiten gatebasierter universeller Quantencomputer ab, so verändern Quanten-Tempomaten und quanteninspirierte digitale Tempomaten bereits heute die biopharmazeutische Forschung und Entwicklung. Neue Medikamente können schon jetzt schneller entdeckt werden, als dies mit herkömmlichen Methoden je möglich wäre. Außerdem können größere Probleme angegangen werden.
Insgesamt wird die Methode der Arzneimittelentdeckung verbessert. Traditionell kann ein Labor zum Beispiel Tausende von Molekülen identifizieren. Beachten Sie zunächst, dass in diesem Beispiel von Tausenden und nicht von Milliarden die Rede ist. Stellen Sie sich nun vor, dass die gewünschten Eigenschaften dieselben sind und das Zielprotein dasselbe ist, als wenn Sie entweder Quantenglühen oder quanteninspiriertes Glühen verwenden. Ja, die traditionellen Methoden funktionieren. Mit der Zeit können alle Chemikalien synthetisiert, gemessen und getestet werden. Natürlich können auch neue Medikamente gefunden werden. Aber stellen Sie sich vor, Sie möchten einige der Eigenschaften des Medikaments verbessern. Oder stellen Sie sich vor, Sie möchten dem Medikament neue Eigenschaften hinzufügen. Der traditionelle Prozess wird zu einem Zyklus. Unternehmen, die sich mit der Entdeckung von Arzneimitteln befassen, entwerfen, synthetisieren und messen zunächst, doch wenn sie Verbesserungen jeglicher Art anstreben, müssen sie das Ganze wiederholen.
Mit Quantenglühen und digitalem Glühen und in Zukunft mit gate-basiertem universellem Quantencomputing wird dieser Zyklus der Arzneimittelentwicklung beendet. Anstatt Hunderte oder gar Tausende von Molekülen auf einmal zu verarbeiten, um den Prozess für jede gewünschte Verbesserung zu wiederholen, können die Arzneimittelentwicklungsunternehmen viele Milliarden Moleküle auf einmal verarbeiten und damit fertig werden. Quantenmethoden sind linear und nicht zyklisch.
Außerdem ist das Hochleistungsrechnen (HPC) nicht billig. Supercomputer, selbst mit vielen Grafikverarbeitungseinheiten (GPU), sind langsamer, stromhungrig, umweltschädlich und gleichzeitig teurer. Unternehmen, die sich mit der Erforschung von Arzneimitteln befassen, können diese zumindest etwas beschleunigen, indem sie mehr Knoten hinzufügen, aber eine Schätzung besagt, dass dies etwa 1.000 Mal teurer ist als die Verwendung von Quanten-Annealing oder Digital-Annealing. Eine Schätzung geht sogar davon aus, dass es etwa $\$40.000 kosten würde, das zu tun, was ein Quantennealer für etwa $\$40 tun könnte.
Der Wandel, den die Quantentechnologie für die biopharmazeutische Forschung und Entwicklung bedeutet, ist also dreifach. Erstens können mit der Quantentechnologie größere Probleme gelöst werden, als dies sonst der Fall wäre. Zweitens können neue Medikamente schneller als je zuvor entdeckt werden. Und drittens ist der Einsatz von Quantentechnologien in mehrfacher Hinsicht kostengünstiger. Sie kosten nicht nur weniger, sondern müssen auch weniger häufig eingesetzt werden. Quantencomputer und Medizin sind natürliche Partner, und wir können alle hoffen, dass eine kostengünstigere Arzneimittelforschung eines Tages zu kostengünstigeren Arzneimitteln für die Welt führen wird. Und mit der Zeit werden sich alle drei Veränderungen mit den künftigen Fortschritten im Quantencomputing weiter verbessern.
Wie kann das Quantencomputing heute in der Medizin eingesetzt werden?
In der Arzneimittelforschung tätige Unternehmen wie Polaris Quantum Biotech nutzen das Quantencomputing bereits für die Arzneimittelentwicklung. Sie können sich anhören, wie CEO Shahar Keinan mit dem CMO von Classiq, Yuval Boger, in seiner Sendung The Qubit Guy's Podcast über ihre besonderen Bemühungen spricht. Hier diskutieren sie, wie Polaris Quantum Biotech jetzt mit zahlenden Kunden an Honorar- und Kooperationsprojekten arbeitet. Kollaborateure können zum Beispiel ihre Expertise bei der Suche nach Targets zur Verfügung stellen, während Polaris Quantum Biotech ihre Expertise bei der Suche nach Molekülen zur Verfügung stellt.
Die Quanteninformatik in der Medizin kann derzeit auch defensiv sein. Die UnitedHealth Group (UHG) und ihre Technologiesparte Optum Technology beispielsweise sichern sich gegen künftige Entwicklungen im Bereich des Quantencomputings ab. Sie entwickeln defensiv für die Zukunft, indem sie Patente und Veröffentlichungen nutzen, um geistiges Eigentum aufzubauen und zu schützen. Außerdem erforschen sie das Potenzial des maschinellen Lernens mit Quanten (QML), um einen noch größeren Rechenvorteil als die derzeitigen Methoden zu erzielen.
Da Quantencomputer immer ausgereifter werden, ist Classiq strategisch gut positioniert, um Unternehmen in der Arzneimittelforschung dabei zu helfen, einen rechnerischen Vorteil bei chemischen, Optimierungs-, Such- und anderen Problemen zu erzielen. Wie bereits erwähnt, ist die Entwicklung von Quantenschaltungen zur Lösung sinnvoller Probleme normalerweise eine Herausforderung und zeitaufwändig, aber das muss nicht sein. Vereinbaren Sie einen Termin für eine Demo unserer Synthese-Engine und beobachten Sie die Zukunft der Arzneimittelentwicklung noch heute.
Über "Der Podcast des Qubit-Typen"
Der Podcast wird von The Qubit Guy (Yuval Boger, unser Chief Marketing Officer) moderiert. In ihm diskutieren Vordenker der Quanteninformatik über geschäftliche und technische Fragen, die das Ökosystem der Quanteninformatik betreffen. Unsere Gäste geben interessante Einblicke in Quantencomputer-Software und -Algorithmen, Quantencomputer-Hardware, Schlüsselanwendungen für Quantencomputer, Marktstudien der Quantenindustrie und vieles mehr.
Wenn Sie einen Gast für den Podcast vorschlagen möchten, kontaktieren Sie uns bitte .
