image: 生物网络是互相关联的。仅了解基因和蛋白质组成不足以理解其相互作用机制。 view more
Credit: 英矽智能
由生成式人工智能（AI）驱动的生物医药科技公司英矽智能，近期在专注于数学与计算生物学领域的WIREs Computational Molecular Science期刊发表综述论文，研究人员从扩展性、算法和数据复杂性这三个不同角度，介绍量子计算如何帮助解决不同尺度生物体在各类复杂系统的自洽转换挑战，并讨论了量子计算在生命科学领域的最新进展。
本篇观点性论文由英矽智能阿布扎比研发中心团队主导，此前该团队曾在2023年5月与多伦多大学加速联盟和富士康旗下鸿海研究院的团队共同发表研究，展示了量子生成对抗网络在生成化学分子过程中的潜在优势研究，项目研究成果被发表于美国化学学会旗下Journal of Chemical Information and Modeling期刊上。
本篇论文共同作者、英矽智能创始人兼联合首席执行官Alex Zhavoronkov博士表示："虽然我们不是一家量子公司，但利用超级计算机提供新型混合计算解决方案，能够带来显著的加速优势，这是我们非常关注的重点。随着这种混合计算方式成为主流，我们有望进行更为复杂的生物模拟，并发现针对各种疾病和衰老相关过程的个性化干预措施。我们很高兴看到英矽智能阿布扎比研究中心能在这一领域提出有价值的见解。"
在这篇最新论文中，英矽智能的研究人员展示了如何将人工智能、量子计算和复杂系统物理学的方法结合起来，帮助推进对人类健康的新认识，并详细介绍了由第一性原理引导的人工智能领域最新突破。他们认为：虽然人工智能已经成为帮助研究人员处理和分析大型复杂生物数据集的宝贵工具，例如：发现潜在药物靶点，找到新的疾病通路，将衰老和疾病联系起来等，但在将这些见解应用于更复杂的生物体相互作用方面，人工智能仍然面临挑战。
研究人员指出，为了全面了解生物体的内部运作，科学家需要在三个关键领域采取复杂的多模式建模方法，即规模的复杂性、算法的复杂性、以及数据集日益增加的复杂性。生物系统内的生物学过程从细胞到器官再到整个身体，系统与系统之间存在大量复杂的相互作用，解释这些过程需要在多个尺度上同时进行，这使得所产生的生物数据量和种类均达到了难以想象的新水平，我们需要庞大的计算能力来分析和处理这些数据。
量子计算在增强人工智能方面具有得天独厚的优势，它使得研究人员可以同时对生物系统的多个尺度进行解释。在传统计算机中，信息量的基本单位是比特，它只能取 0 或 1 中的一个值。在量子计算机中，信息量的基本单位为量子比特或量子位，通过量子力学现象，这些量子位可以同步进行大量计算，极大地改进信息存储和处理方式，这样的计算比传统计算更高效，从而能更快地解决各种难题。
量子计算的进步正在从学术研究转向商业应用。在基础研究领域，2022年量子信息学领域的开创性发现获得了诺贝尔物理学奖的肯定；在硬件发展领域，2023年IBM公司发布了包含1121个量子比特的Condor（秃鹰）超导量子处理器 (QPU)，为提高量子计算机的容错能力提供了可能性；在软件开发领域，现有的量子算法已从软件角度证明了其在药物发现和生物学方面的潜力，为更精确地预测药物与受体的相互作用和蛋白质折叠提供了可能。
在总结部分，研究人员认为，采用第一性原理下的人工智能方法可以更好地理解人类生物学，这将是一个将物理学模型和神经网络模型相结合的新领域。通过结合人工智能、量子计算和复杂系统物理学的方法，科学家们可以更好地理解细胞、生物体或社会中较低尺度成分之间的同步互动如何在现实的较高尺度和层次上产生可观察到的新兴特性。所有这些都为生命科学技术的下一次飞跃铺平了道路，届时，来自人工智能、量子计算和复杂系统理论的所有方法互补互益，共同成为使人类的更健康更长寿的解决方案。
关于英矽智能
英矽智能是一家由生成式人工智能驱动的临床阶段生物医药科技公司，通过下一代人工智能系统连接生物学、化学和临床试验分析，利用深度生成模型、强化学习、转换模型等现代机器学习技术，构建强大且高效的人工智能药物研发平台，识别全新靶点并生成具有特定属性分子结构的候选药物。英矽智能聚焦癌症、纤维化、免疫、中枢神经系统疾病、衰老相关疾病等未被满足医疗需求领域，推进并加速创新药物研发。
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