Para ilmuwan berhasil menunjukkan bahwa komputer kuantum bisa meningkatkan ketepatan dan jangkauan model kecerdasan buatan generatif untuk penemuan obat. Mereka melakukan ini menggunakan waktu senggang dan uang sisa dari proyek lain.
Tim dari Technical University of Denmark menjalankan model AI generatif mereka untuk memprediksi protein, bersama dengan komputer kuantum seukuran printer buatan startup asal Inggris, ORCA Computing. Komputer ini mempercepat AI dengan menghubungkan mesin kuantum ke prosesor biasa. Para peneliti menggunakan teknik hibrida ini untuk menghasilkan peptida baru—rantai pendek asam amino—yang bisa menempel pada protein tertentu di tubuh. Ini adalah langkah penting dalam pengembangan vaksin.
Para anggota tim bekerja di akhir pekan dan mengumpulkan sisa dana dari proyek lain. Menurut profesor DTU, Timothy Patrick Jenkins, yang memimpin proyek, “Sebagian besar sains inovatif terlalu menakutkan bagi lembaga pendanaan.”
Setelah peptida dibuat di laboratorium dan diuji apakah bisa menempel pada protein tertentu, hasilnya menunjukkan model ini menghasilkan peptida yang lebih berhasil dibandingkan model klasik. Peningkatan terbesar terjadi saat data latihan sangat sedikit.
Tim ini percaya mesin ini bisa mempercepat pengembangan imunoterapi dan vaksin pribadi, serta meningkatkan efektivitas obat pada kelompok yang jarang diteliti.
“Kami benar-benar harus membuktikannya untuk meyakinkan para peragu bahwa prediksi kami terkait dengan dunia nyata,” kata Patrick Jenkins kepada WIRED. Komputasi kuantum masih merupakan bidang yang baru lahir dan mendapat banyak perhatian karena tantangan teknis dalam membuat mesin ini dan menerapkannya untuk memecahkan masalah.
Bahkan Patrick Jenkins awalnya ragu untuk meneliti teknologi ini. “Saya adalah seorang skeptis besar soal kuantum,” katanya sambil tertawa. Dia pikir aplikasi apa pun di bidangnya masih “berpuluh-puluh tahun lagi.”
Dia dan timnya menggunakan data besar dan AI untuk menemukan protein yang bisa membuka imunoterapi baru dengan lebih murah dan cepat. Proyek ini sering didanai oleh Novo Nordisk Foundation. Meski sebagian besar pembuat model biologi butuh lebih banyak data, tantangan khusus timnya adalah minimnya data tentang variasi informasi genetik manusia, karena sebagian besar riset medis berfokus pada populasi Barat. Menurutnya, ini menyulitkan pengembangan peptida untuk kelompok yang jarang diteliti seperti di Asia dan Afrika.
Setelah belajar bahwa komputer kuantum punya efek serupa saat menghasilkan gambar, timnya berhipotesis bahwa memasukkan komputer kuantum ke alur kerja mereka bisa menghasilkan peptida yang lebih beragam, terutama target dengan data sedikit.
Proses yang baru ditemukan ini belum akan merevolusi riset, karena komputer kuantum masih terlalu kecil untuk menjalankan model AI paling canggih secara penuh, artinya hasil lebih baik bisa didapatkan dari komputer klasik.
“Kuantum belum terlalu kuat, jadi tingkat kerumitan yang bisa kami masukkan bukanlah antibodi ukuran normal yang biasa kami pakai,” kata Jonathan Funk, mahasiswa PhD DTU. Lebih lagi, menemukan peptida yang bisa menempel pada gen spesifik hanyalah satu langkah dalam pembuatan vaksin, dan tidak akan menghasilkan obat yang berhasil sendirian.
“Saya pikir tidak mengejutkan bahwa banyak perusahaan industri menganggap kuantum masih kabur dan jauh,” kata CEO ORCA Computing, Richard Murray, kepada WIRED, sebagian karena teknologi ini “belum pernah punya contoh nyata kegunaan dalam waktu dekat.”
Menurutnya, studi ini baru karena menunjukkan aplikasi komersial dekat untuk kuantum. Perusahaannya juga menerapkan teknologi ini melalui proyek dengan perusahaan minyak BP dalam fisika kimia dan dengan produsen Toyota untuk membuat proses desain jadi lebih efisien.
Tim DTU sekarang akan menguji apakah bisa memakai alur kerja ini dengan model-model yang lebih canggih dan protein yang lebih besar. “Kami butuh ini sebagai cara mudah untuk memvalidasi bahwa kami sekarang benar-benar punya peluang untuk membuat terobosan besar,” kata Patrick Jenkins. Dia mencatat bahwa alur kerja AI generatif sangat berharga untuk penyakit yang terabaikan dan menerima sedikit dana riset. Dia juga tengah mempertimbangkan penggunaan komputer kuantum untuk meningkatkan metode AI generatifnya dalam merancang antidot sintetis untuk racun gigitan ular.