de.wedoany.com-Bericht: Einem Forschungsteam der Technischen Universität Dänemark (DTU) sind Fortschritte bei der Beschleunigung der Impfstoffentwicklung mithilfe eines Quantencomputers gelungen. Das Team kombinierte ein generatives KI-Modell mit einem druckergroßen Quantencomputer des britischen Start-ups ORCA Computing und erzeugte neuartige Peptide, die an bestimmte Proteine im menschlichen Körper binden können – ein entscheidender Schritt in der Entwicklung von Impfstoffen und Immuntherapien.
Das von Professor Timothy Patrick Jenkins geleitete Forschungsteam verwendete einen hybriden Ansatz, bei dem der Quantencomputer mit herkömmlichen Prozessoren verbunden wurde. Diese Methode zielt darauf ab, die Fähigkeit der KI zur Vorhersage und Erzeugung von Peptiden (kurzen Aminosäureketten) zu beschleunigen, die als Impfstoffkandidaten dienen könnten. Labortests zeigten, dass das Hybridmodell im Vergleich zu klassischen Modellen mehr Peptide erzeugte, die erfolgreich an Zielproteine banden – die Verbesserung war besonders deutlich, wenn nur sehr begrenzte Trainingsdaten zur Verfügung standen.
Das Forschungsteam wies darauf hin, dass die Technologie die Entwicklung von Immuntherapien und personalisierten Impfstoffen beschleunigen und die Wirksamkeit von Medikamenten für weniger erforschte Bevölkerungsgruppen (wie in Asien und Afrika) verbessern könnte. Derzeit konzentriert sich die meiste medizinische Forschung auf westliche Bevölkerungen, was zu einem Mangel an genetischen Daten für andere Gruppen führt. Die Hypothese des DTU-Teams wurde bestätigt: Der Quantencomputer kann vielfältigere Peptidsequenzen erzeugen, insbesondere für datenarme Ziele, was dazu beiträgt, die größte Herausforderung in der Impfstoffentwicklung zu bewältigen – den Mangel an genetischen Daten, die die gesamte Vielfalt der Menschheit repräsentieren.
Die Forscher räumen jedoch ein, dass sich die Technologie noch in einem frühen Stadium befindet. Jonathan Funk, Doktorand an der DTU, erklärte, dass Quantencomputer derzeit noch zu klein seien, um hochmoderne KI-Modelle in voller Größe auszuführen, sodass die kodierbaren komplexen Moleküle nicht die normalerweise verarbeiteten Antikörper normaler Größe seien. Er fügte hinzu, dass das Finden von Peptiden, die an bestimmte Gene binden, nur ein Schritt in der Impfstoffentwicklung sei und der gesamte Prozess allein noch nicht ausreiche, um erfolgreiche Medikamente hervorzubringen. Richard Murray, CEO von ORCA Computing, sagte, viele Unternehmen der Branche betrachteten Quantentechnologie noch als „verschwommen und fern“, teilweise weil es an klaren kurzfristigen Anwendungsfällen für die Technologie mangele, aber er glaube, dass diese Studie das kurzfristige kommerzielle Anwendungspotenzial der Quantentechnologie aufzeige.
In Zukunft plant das DTU-Team zu testen, ob derselbe Workflow für fortschrittlichere Modelle und größere Proteine verwendet werden kann. Professor Jenkins betonte, dass generative KI-Workflows für vernachlässigte Krankheiten wertvoll seien, die nur geringe Forschungsmittel erhalten. Derzeit erforscht er auch die Nutzung von Quantencomputern zur Verbesserung seiner generativen KI-Methode, um synthetische Gegengifte gegen Schlangengift zu entwickeln. Diese Studie liefert einen ersten Nachweis für das Potenzial der Integration von Quantencomputern und KI zur Lösung praktischer medizinischer Probleme. Durch den hybriden Ansatz könnten die Datenbeschränkungen für untererforschte Bevölkerungsgruppen überwunden und der Weg für die Entwicklung inklusiverer Impfstoffe und Therapien geebnet werden, doch der Weg zur vollständigen Anwendung ist noch lang. Forscher und die Pharmaindustrie können hier erste Belege dafür erhalten, dass Quantencomputer bereits messbare Vorteile in der realen Forschung erzielen können.
