量子软件公司Zapata Computing日前宣布，该公司已与AI制药公司Insilico Medicine、富士康和多伦多大学合作发表了一项新研究，该研究探索了利用混合量子-经典生成对抗网络(GAN)进行小分子发现。量子增强的GAN不仅可以生成小分子，而且这些分子要要比纯经典GAN产生的分子具有更理想的特性。

正如该论文中所详述的那样，研究团队利用人工智能和量子计算技术用变分量子电路(VQC)替换GAN的每个元素。然后根据三个定性指标(有效性，唯一性和新颖性)和三个定量属性(药物相似性、溶解度和合成性)将量子增强GAN生成的分子与纯经典GAN生成的分子进行比较。研究人员发现，通过使用VQC产生的小分子在目标导向基准中通常比经典对应物具有更好的物理化学性质和性能。

Insilico Medicine创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov博士说：“我们公司一直在寻求通过人工智能改变药物设计和开发的新方法，以帮助为患者提供挽救生命的药物。药物发现渠道传统上是一个漫长而昂贵的过程，但机器学习和深度学习技术的最新进展已被证明有助于减少药物研发的时间和成本。通过与Zapata和富士康合作，我们能够发现具有与传统方法相当的分子设计。”

鸿海科技集团(富士康)量子计算研究中心主任Min-Hsiu Hsieh博士说：“我们很高兴在与Insilico Medicine的合作中实现了这一里程碑。量子计算可用于解决复杂的计算问题。量子计算在药物发现中的应用将有助于减少研发时间并降低研发成本。”

Zapata的首席技术官兼联合创始人Yudong Cao说：“与Insilico Medicine和富士康的合作是一个很好的例子，它说明了量子增强的生成人工智能如何更有效地解决现实问题。我们已经看到了令人鼓舞的证据，它证明了量子和量子衍生生成模型的潜力，我们很高兴看到这些量子启发技术如何帮助进一步推动制药行业，以及推动其他希望克服复杂设计挑战的行业。”（编译:Qtech）