Estudo mostra que padrões gerados por um processador quântico melhoraram o desempenho da inteligência artificial na criação de peptídeos, especialmente em cenários com poucos dados disponíveis

Medicina personalizada – A combinação entre inteligência artificial (IA) e computação quântica pode representar um avanço importante para a medicina personalizada. Um estudo conduzido por pesquisadores europeus mostrou que o uso de um processador quântico para auxiliar uma etapa específica de um modelo de IA permitiu obter resultados mais eficientes em um dos principais desafios da área biomédica: desenvolver soluções quando há pouca informação disponível para treinamento.

Embora a computação quântica seja frequentemente apontada como uma tecnologia capaz de transformar diversos campos da ciência, ainda existem poucas aplicações práticas que comprovem esse potencial. Em vez de buscar substituir os computadores tradicionais, os pesquisadores optaram por uma abordagem mais pontual, utilizando um equipamento quântico para aprimorar o funcionamento de uma inteligência artificial. Os resultados surpreenderam a própria equipe e indicam novas possibilidades para o desenvolvimento de terapias personalizadas.

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O trabalho foi realizado por cientistas da Universidade Técnica da Dinamarca (DTU), em colaboração com a empresa ORCA Computing e outras instituições da Europa. A pesquisa investigou se um computador quântico poderia contribuir para que uma inteligência artificial generativa criasse novos peptídeos em situações nas quais os dados disponíveis para treinamento são limitados.

O computador quântico, porém, não foi responsável pela criação direta dos medicamentos. A base do sistema continuou sendo uma rede adversarial generativa (GAN), arquitetura de inteligência artificial composta por dois modelos que atuam em conjunto: enquanto um produz novas sequências moleculares, o outro verifica se elas apresentam características semelhantes às moléculas reais utilizadas durante o treinamento.

A principal inovação ocorreu logo no início do processo. Em vez de iniciar a geração das moléculas a partir de números aleatórios produzidos por distribuições matemáticas convencionais, os pesquisadores utilizaram padrões criados por um processador quântico fotônico de 32 modos, desenvolvido pela ORCA Computing.

Nesse equipamento, fótons percorrem uma rede óptica altamente complexa e, ao final do percurso, produzem distribuições de partículas altamente correlacionadas. Esses padrões passaram a servir como ponto de partida para que a inteligência artificial explorasse diferentes possibilidades na criação de moléculas.

Todas as demais etapas do processo, incluindo o treinamento da IA, a geração das sequências e a análise dos resultados, continuaram sendo realizadas por computadores convencionais. A expectativa era que essa “semente” quântica permitisse ao modelo explorar regiões do espaço molecular normalmente pouco acessadas pelas abordagens tradicionais.

Os testes concentraram-se em peptídeos formados por nove aminoácidos capazes de se ligar às moléculas HLA de classe I, proteínas essenciais para o sistema imunológico por apresentarem fragmentos de proteínas na superfície das células, permitindo ao organismo identificar vírus, bactérias e até células tumorais.

Segundo os pesquisadores, esse campo enfrenta uma limitação importante: grande parte dos bancos de dados biomédicos foi construída com informações de populações de ascendência europeia. Como consequência, diversas variantes dessas proteínas permanecem pouco estudadas, dificultando o desenvolvimento de tratamentos personalizados para outros grupos populacionais.

Para realizar os experimentos, a equipe treinou a inteligência artificial com mais de 105 mil pares de peptídeos e moléculas HLA. Posteriormente, cada versão do sistema gerou mil candidatos para cada uma das 131 variantes avaliadas.

Os resultados mostraram que, em aproximadamente 63% dos casos, o modelo alimentado pelos padrões produzidos pelo processador quântico gerou um número maior de candidatos considerados promissores em comparação ao modelo convencional.

O benefício foi ainda mais evidente nas variantes que possuíam poucos exemplos durante o treinamento. Em um dos alelos avaliados, identificado como HLA-A*68:01, a versão que utilizou computação quântica praticamente dobrou a quantidade de peptídeos classificados como fortes candidatos.

Outro destaque foi o aumento da diversidade molecular. Em vez de produzir pequenas variações de uma mesma sequência, a inteligência artificial passou a gerar estruturas mais variadas, preservando apenas os elementos indispensáveis para manter a capacidade de ligação dos peptídeos às proteínas do sistema imunológico.

Para verificar se as previsões da inteligência artificial se confirmavam na prática, os pesquisadores sintetizaram diversos peptídeos em laboratório.

Foram escolhidas três variantes pouco estudadas das moléculas HLA, e os 20 candidatos mais bem classificados para cada uma delas foram submetidos a ensaios ELISA, com o objetivo de avaliar sua capacidade de estabilizar os complexos peptídeo-HLA.

Os testes apresentaram resultados positivos. Todos os peptídeos analisados para duas das variantes alcançaram o desempenho esperado. Já na terceira variante também foram registrados diversos casos de sucesso, embora alguns candidatos não tenham se comportado conforme o previsto, possivelmente em razão da escassez de informações disponíveis sobre essa proteína.

Apesar dos resultados animadores, os próprios autores adotam cautela. Eles ressaltam que o estudo não comprova uma “vantagem quântica”, já que o processador utilizado ainda pode ser simulado por computadores tradicionais. Além disso, embora consistentes, as melhorias observadas foram consideradas relativamente modestas.

Outro ponto destacado é que a pesquisa foi divulgada inicialmente como um preprint na plataforma bioRxiv e ainda aguarda a revisão por pares.

Mesmo assim, o trabalho representa um avanço relevante ao demonstrar que a computação quântica pode contribuir para aperfeiçoar uma etapa crítica da inteligência artificial, especialmente em cenários marcados pela escassez de dados.

Como próximos passos, os pesquisadores pretendem aplicar essa estratégia em proteínas mais complexas e em desafios biomédicos de maior escala. Entre as possibilidades já estudadas pelo grupo estão o desenvolvimento de antídotos sintéticos para venenos de serpentes, novas proteínas terapêuticas e ferramentas capazes de acelerar pesquisas relacionadas ao câncer, infecções e outras doenças.

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(Com informações de Gizmodo)
(Foto: Reprodução/Magnific/poppet07/Imagem gerada por IA)