科學家發表了一項研究，展示了量子計算如何改變生物研究，為老化和疾病提供新的見解。透過利用人工智慧、量子計算和複雜系統物理學的綜合力量，這項研究突出了先進生物模擬和探索個人化治療的潛力，強調了量子計算在分析大量生物數據和增進我們對人類健康的了解方面的關鍵作用。

在《計算分子科學》（WIREs Computational Molecular Science）雜誌的一篇新論文中，來自臨床階段人工智慧（AI）驅動的藥物發現公司Insilico Medicine（以下簡稱”Insilico”）的研究人員展示瞭如何將量子計算整合到生物體研究中，以便更深入地了解衰老和疾病等生物過程。

2023 年5 月，Insilico、多倫多大學加速聯盟和富士康研究院發表研究成果，成功證明了量子生成對抗網路在生成化學中的潛在優勢。這些研究成果發表在美國化學學會的《化學資訊與建模期刊》。

生物網絡是相互關聯的。就像只知道食材不足以理解如何烹調一道菜一樣，只知道基因或蛋白質的清單也不足以理解它們是如何相互作用的。資料來源：Insilico Medicine

在這篇最新論文中，Insilico 的研究人員全面介紹瞭如何將人工智慧、量子計算和複雜系統物理學的方法結合起來，幫助研究人員推進對人類健康的新認識，並詳細介紹了物理學引導的人工智慧領域的最新突破。

他們寫道，雖然人工智慧已成為幫助研究人員處理和分析大型複雜生物數據集的寶貴工具，從而找到新的疾病途徑，並在細胞層面上將老化和疾病聯繫起來，但在將這些見解應用於體內更複雜的相互作用面，人工智慧仍面臨挑戰。

研究人員指出，為了全面了解生物體的內部運作，科學家需要多模式建模方法，以管理三個關鍵領域的複雜性：規模的複雜性、演算法的複雜性以及資料集日益增加的複雜性。

生物學對量子計算的需求

“雖然我們不是一家量子公司，但利用新的混合計算解決方案和超標量器提供的速度優勢的能力非常重要。隨著這種計算成為主流，我們就有可能進行非常複雜的生物模擬，並發現針對各種疾病和年齡相關過程的具有理想特性的個人化幹預措施。我們很高興看到我們在阿聯酋的研究中心能在這一領域提出有價值的見解，”合著者、Insilico Medicine 公司創始人兼聯合執行長亞歷克斯-扎沃龍科夫（Alex Zhavoronkov）博士說。

生物系統內的生物過程從細胞到器官再到整個身體，系統之間存在著大量複雜的相互作用。解釋這些過程需要在多個尺度上同時進行。而生物數據的獲取已經達到了以前無法想像的程度。例如，”千人基因組計畫”（1000 Genomes Project）是一個人類基因變異目錄，已發現900 多萬個單核苷酸變異（SNV）；英國生物庫（UK Biobank）包含了英國志願者的50 萬個基因組的完整序列。我們需要龐大的運算能力來分析和處理這些數據。

在每一個層次上，都有一個最常用的方法來研究這一層次的組織。人工智慧在每個層次都顯示出潛力。量子運算為加快人工智慧求解器和傳統技術的速度並提高其效率提供了可能。資料來源：Insilico Medicine

研究人員寫道，量子運算在增強人工智慧方法方面具有得天獨厚的優勢–允許研究人員同時對生物系統的多個層面進行解釋。由於量子位元能同時保持0 和1 的值，而經典位元只能保持0 或1 的值，因此量子位元的運算速度和能力都大大提高。

作者指出，量子運算已經取得了重大進展，其中包括IBM 最近首次推出的公用事業級量子處理器和該公司首台模組化量子計算機，後者已經開始運作。

最後，作者呼籲採用物理學指導的人工智慧方法來更好地理解人類生物學–這是一個將基於物理學的模型和神經網路模型相結合的新領域，他們寫道，這個領域已經在進行中。

透過結合人工智慧、量子計算和複雜系統物理學的方法，科學家可以更好地理解，正如作者所寫的那樣，”細胞、生物體或社會中較小尺度元素的集體互動如何產生可在較大尺度和現實層面上觀察到的突發特徵”。

編譯自: ScitechDaily