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2025-08-18 21:23:00
創薬は遅いことで有名です。単一のヒットを見つけることは、100万の化合物をスクリーニングすることを意味します。癌で一般的に変異している遺伝子のような頑固な標的の場合、待機はさらに長くなる可能性があります。研究者は現在、一度に何千ものドラッグデザインを探索できる量子コンピューターを使用して、ベンチで行われた時間を稼ぐ画面をスキップする方法に取り組んでいます。
クリストフゴルグラ、セントジュードチルドレンズリサーチホスピタルの構造生物学部のアシスタントメンバーは、人工知能と量子コンピューティングがどのように発見されたかを説明しました。 KRASをシャットダウンできる2人の候補者 （ナット。バイオテクノール。 2025、doi：10.1038/s41587-024-02526-3。）ゴルグラは、科学委員会が主催するセッション中の2025年秋の月曜日の講演でデータを提示しました。
ゼロを使用しているクラシックコンピューターとは異なり、指示を表すように配置されたコンピューターとは異なり、量子コンピューターは両方のミックスを同時に使用するキュービットを使用します。 Gorgullaは、この重ね合わせは、多くの薬を一度に探索できることを意味すると述べました。これは、通常のコンピューターよりもはるかに高速であり、次の薬物に移る前に1つの薬をチェックする必要があります。
「私はそれが創薬の大きな可能性があると思います。。。。
Gorgullaが説明したワークフローは、文献、分子ライブラリ、およびアルゴリズム生成バリアントから組み立てられた110万KRASターゲティング分子のトレーニングセットから始まりました。このデータセットは、化学的特徴が有望な阻害剤に現れる傾向がある量子モデルを教えました。
訓練されると、量子モデルは、KRAのポケットに適合し、その機能を停止するさまざまな分子の数千の可能性のあるパターンを生成しました。そこから、古典的なコンピューターのAIがそれらを取り、それらを有効な構造に洗練しました。チームのメトリックによって最高のランク付けされた分子（ポテンシャル毒性、設計の容易さ、結合親和性）は、モデルを改善するためにモデルに戻ってきました。
数ラウンド後、アルゴリズムは約100万人の潜在的な薬物候補を生成しました。チームは、ラボで合成してテストするためにトップ15を選択しました。それぞれがKRASをどれだけうまくバインドし、その活動を阻害したかを測定すると、ISM061-018-2とISM061-022の2人の候補が際立っていました。これらの2つのコンピューターで生成された薬物は、細胞で安全であり、細胞ベースのアッセイでKRAを停止することに成功しましたが、それらはそこにある他のKRAS阻害剤に耐えられない可能性があるとGorgulla氏は言いました。
「これは、量子コンピューティングを創薬に統合するための勇気づけられる初期のステップです」と、研究に関与していなかったミシガン州立大学の化学教授であるアンジェラ・ウィルソンはメールで述べています。
KRAS阻害剤ISM061-018-2の骨格構造。
このシステムは、これに合わせて古典的な方法が一致しないことを策定することはあまり得られませんが、さらなる発展とともに、それは創薬のためのより速い方法になる可能性がある、とゴルグラは言いました。
しかし、Gorgullaは、量子コンピューターが古典的なコンピューターを倒すためには、研究者は4〜5年先の処理能力を高める方法を見つける必要があると述べました。
化学＆エンジニアリングニュースISSN 0009-2347 Copyright©2025 American Chemical Society
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