工业生成式人工智能公司Zapata Computing近日宣布，其通过与Insilico Medicine、多伦多大学和圣裘德儿童研究医院合作，首次展示了在量子硬件上运行的生成式模型在生成可行的癌症候选药物方面要优于最先进的经典模型。这项研究表明，利用当今量子设备进行的混合量子生成式人工智能在药物发现方面有着广阔的前景。

在这项研究中，研究人员利用生成式人工智能开发了一种新型KRAS抑制剂，这是癌症治疗中的一个关键点，由于其固有的生化特性，这种抑制剂在过去一直被认为是“不可药用”的。他们在经典硬件、量子硬件和模拟量子硬件上运行的生成式模型分别生成了一百万种候选药物，然后通过算法和人工进行筛选。最终合成出的15种分子通过细胞检测进行了测试。他们发现，量子增强生成式模型生成的两个分子与现有的KRAS抑制剂截然不同，并表现出比纯经典模型生成的分子具有更高的结合亲和力。

Zapata AI的首席技术官兼联合创始人Yudong Cao表示：“这个项目令人兴奋地展示了量子计算和经典计算如何相辅相成地提供端到端的解决方案。Zapata与多伦多大学、圣裘德和Insilico之间的合作，也是展示初创公司和大学生态系统如何利用彼此优势推动进步的一个很好的例子。我们期待进一步推进这项研究，将发现的分子带入到药物发现流程，将我们的方法应用于其他疾病靶点，并将我们的量子增强型生成式人工智能扩展到其他具有复杂设计挑战的工业用例中。”

Insilico Medicine的创始人兼联合首席执行官Alex Zhavoronkov博士表示：“这项研究进一步验证了Insilico的生成式人工智能引擎Chemistry42与量子增强生成式模型相结合的潜力，以针对癌症和其他适应症中难以成药的靶点的新型治疗方法。这代表着我们向更先进的药物发现未来迈出了重要的第一步，我们期待与Zapata AI以及在多伦多大学的Alán Aspuru-Guzik教授合作，以进一步开发这些方法。”(编译:Tmac)