Une nouvelle étude ouvre la voie à une compréhension plus profonde des processus biologiques. L’intelligence artificielle (IA) et l’informatique quantique peuvent révolutionner notre approche de la santé humaine.
Dans un article récent publié dans WIREs Computational Molecular Science, des chercheurs de la société de découverte de médicaments basée sur l’IA, Insilico Medicine, ont démontré comment l’informatique quantique peut être intégrée à l’étude des organismes vivants pour fournir une meilleure compréhension des processus biologiques tels que le vieillissement et la maladie.
En mai 2023, Insilico, le Consortium d’Accélération de l’Université de Toronto et l’Institut de Recherche Foxconn ont publié une recherche qui a démontré avec succès les avantages potentiels des réseaux antagonistes génératifs quantiques dans la chimie générative.
IA, informatique quantique et physique des systèmes complexes
Dans ce dernier article, les chercheurs d’Insilico présentent une image globale de la manière dont la combinaison de méthodes issues de l’IA, de l’informatique quantique et de la physique des systèmes complexes peut aider les chercheurs à faire progresser de nouvelles compréhensions de la santé humaine. Ils détaillent également les dernières découvertes en IA guidée par la physique.
Si l’IA a été un outil inestimable pour aider les chercheurs à traiter et analyser de grands ensembles de données biologiques complexes afin de trouver de nouvelles voies de maladies et de relier le vieillissement et la maladie au niveau cellulaire, elle rencontre encore des défis pour appliquer ces connaissances à des interactions plus complexes au sein du corps.
Comprendre les organismes vivants : un défi de taille
Pour comprendre pleinement le fonctionnement interne des organismes vivants, les chercheurs ont besoin de méthodes de modélisation multimodales capables de gérer trois domaines clés de complexité : la complexité de l’échelle, la complexité des algorithmes et la complexité croissante des ensembles de données.
« Bien que nous ne soyons pas une entreprise quantique, il est important d’utiliser les capacités pour tirer parti de la vitesse offerte par les nouvelles solutions informatiques hybrides et les hyperscalers. À mesure que cette informatique se généralise, il pourrait être possible d’effectuer des simulations biologiques très complexes et de découvrir des interventions personnalisées avec des propriétés souhaitées pour un large éventail de maladies et de processus associés à l’âge. Nous sommes très heureux de voir notre centre de recherche aux Émirats arabes unis produire des informations précieuses dans ce domaine », explique Alex Zhavoronkov, PhD, fondateur et co-PDG d’Insilico Medicine.
L’informatique quantique : un atout majeur pour la recherche
Les processus biologiques au sein des systèmes vivants s’étendent des cellules aux organes jusqu’à l’ensemble du corps avec de nombreuses interactions complexes entre les systèmes. Interpréter ces processus nécessite de travailler sur plusieurs échelles simultanément. Et l’accès aux données biologiques a atteint des niveaux auparavant inimaginables.
L’informatique quantique, écrivent les chercheurs, est idéalement placée pour augmenter les approches de l’IA – permettant aux chercheurs d’interpréter plusieurs niveaux du système biologique simultanément. Parce que les qubits contiennent simultanément des valeurs de 0 et 1, alors que les bits classiques ne contiennent que des valeurs de 0 ou 1, les qubits ont une vitesse et une capacité de calcul nettement supérieures.
Les auteurs notent que des avancées majeures dans l’informatique quantique sont déjà en cours, y compris le récent lancement par IBM d’un processeur quantique à l’échelle utilitaire et du premier ordinateur quantique modulaire de l’entreprise, qui a déjà commencé ses opérations.
Appel à une IA guidée par la physique
En fin de compte, les auteurs appellent à une approche de l’IA guidée par la physique pour mieux comprendre la biologie humaine – un nouveau domaine qui combine des modèles basés sur la physique et des modèles de réseaux neuronaux, qui est déjà en cours.
En combinant des méthodes issues de l’IA, de l’informatique quantique et de la physique des systèmes complexes, les scientifiques peuvent mieux comprendre comment, comme l’écrivent les auteurs, «les interactions collectives d’éléments à plus petite échelle au sein d’une cellule, d’un organisme ou d’une société génèrent des caractéristiques émergentes qui peuvent être observées à des échelles et des niveaux de réalité plus grands».
Légende illustration : Les réseaux biologiques sont interconnectés. De même qu’il ne suffit pas de connaître les ingrédients pour comprendre comment préparer un plat, il ne suffit pas de connaître la liste des gènes ou des protéines pour comprendre comment ils interagissent. Crédit : Insilico Medicine
Article : « Complexity of life sciences in quantum and AI era » – DOI: 10.1002/wcms.1701
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