Quantum machine learning in drug discovery
Authors: Αβραμούλη Μαρία 
Published: February 2025

Τα φάρμακα μέσω της αλληλεπίδρασης τους κυρίως με συγκεκριμένες πρωτεΐνες-στόχους, ρυθμίζουν βιοχημικά μονοπάτια και φυσιολογικές λειτουργίες με στόχο την πρόληψη και τη θεραπεία των διαφόρων ασθενειών. Το αυξανόμενο κόστος και οι μακροχρόνιοι περίοδοι ανάπτυξης των νέων φαρμάκων αποτελούν σημαντική πρόκληση για τη φαρμακοβιομηχανία. Σύμφωνα με πρόσφατα δεδομένα, το 92.5% των υποψηφίων φαρμάκων αποτυγχάνει. Αυτό οδηγεί σε σημαντική απώλεια πόρων και χρόνου με το μέσο συνολικό κόστος ανάπτυξης ενός φαρμάκου να ανέρχεται στα 879.3 εκατομμύρια δολάρια και τον μέσο χρόνο ανάπτυξης του στα 15 χρόνια. Το κόστος της ανάπτυξης νέων φαρμάκων αναμένεται να συνεχίσει να αυξάνεται στο μέλλον, γεγονός που κάνει επιτακτική την ανάγκη εύρεσης νέων προσεγγίσεων που θα μειώσουν το κόστος και τον χρόνο ανάπτυξης. Τα τελευταία χρόνια, η μηχανική μάθηση έχει συνεισφέρει σημαντικά προς αυτή την κατεύθυνση. Επιπλέον, η μεγάλη αύξηση των διαθέσιμων βιολογικών δεδομένων έχει βοηθήσει τις μεθόδους βαθιάς μάθησης να επιδείξουν ανώτερες επιδόσεις σε σύγκριση με τη συμβατική μηχανική μάθηση και άλλες παραδοσιακές υπολογιστικές μεθόδους. Ωστόσο, οι μέθοδοι αυτές είναι πολύπλοκες και χρονοβόρες, γεγονός που αποτελεί σημαντικό εμπόδιο στην πρακτική εφαρμογή τους. Στο πλαίσιο αυτό, η κβαντική υπολογιστική και η κβαντική μηχανική μάθηση προσφέρουν θεωρητικά υποσχόμενες λύσεις για την αποτελεσματική αντιμετώπιση αυτών των προκλήσεων. Η παρούσα διατριβή πραγματεύεται τη κλασική μηχανική μάθηση και την κβαντική υπολογιστική, καθώς και τον τρόπο με τον οποίο αυτά τα πεδία μπορούν να συνδυαστούν αποτελεσματικά, στη δημιουργία ενός νέου ερευνητικού πεδίου αυτό της κβαντικής μηχανικής μάθησης. Επιπλέον, στη συγκεκριμένη εργασία παρουσιάζονται αναλυτικά οι εφαρμογές της κβαντικής μηχανικής μάθησης στο πεδίο της ανακάλυψης φαρμάκων. Η πρόβλεψη της συγγένειας πρόσδεσης φαρμάκων σε πρωτεΐνες-στόχους, είναι ένα από τα πιο σημαντικά θέματα στην ανακάλυψη φαρμάκων. Παρουσιάζουμε τους κλασικούς αλγόριθμους μηχανικής μάθησης που προβλέπουν τη συγγένεια πρόσδεσης και συζητάμε διάφορα θέματα όπως η αναπαράσταση των δεδομένων. Προτείνουμε υβριδικά κβαντο-κλασικά νευρωνικά δίκτυα για την πρόβλεψη της συγγένειας πρόσδεσης πρωτεΐνης-στόχου και πιθανού φαρμάκου καθώς και ένα πλαίσιο υλοποίησης και αξιολόγησης κλασικών και υβριδικών κβαντο-κλασικών νευρωνικών δικτύων. Αρχικά, σχεδιάζουμε ένα μεταβλητό κβαντικό αλγόριθμο για την πρόβλεψη τιμών και ένα κλασικό συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο μιας διάστασης για την παράλληλη εξαγωγή χαρακτηριστικών των πρωτεϊνών και των φαρμάκων. Διατηρώντας το κλασικό συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο σταθερό, υλοποιούμε διάφορα κλασικά και υβριδικά κβαντο-κλασικά μοντέλα. Στην κλασική προσέγγιση, υλοποιούνται τρία κλασικά τμήματα πρόβλεψης διαφορετικών πολυπλοκοτήτων χρησιμοποιώντας τρία πλήρως συνδεδεμένα στρώματα. Ενώ στην υβριδική προσέγγιση, υλοποιούνται πέντε κβαντικά τμήματα πρόβλεψης, συνδυάζοντας τον μεταβλητό κβαντικό αλγόριθμο πρόβλεψης, με διαφορετικές κβαντικές κωδικοποιήσεις, και με κβαντικά κυκλώματα διαφορετικών qubits. Τα πειράματα εκτελέστηκαν σε προσομοιωτή και τα ευρήματά μας δείχνουν σαφώς ότι τα υβριδικά κβαντο-κλασικά μοντέλα με χαμηλότερη πολυπλοκότητα αποδίδουν βελτιωμένη ακρίβεια και γενίκευση, επιδεικνύοντας το κβαντικό πλεονέκτημα. Επιπλέον, τα υβριδικά μοντέλα επιταχύνουν τη διαδικασία εκπαίδευσης όσον αφορά τις επαναλήψεις και επιτυγχάνουν ταχύτερη σταθεροποίηση. Τα ευρήματα υποδεικνύουν ότι η κβαντική μηχανική μάθηση αποτελεί μια υποσχόμενη κατεύθυνση. Τέλος, η παρούσα διατριβή παρέχει σημαντικές γνώσεις και μεθοδολογίες που μπορούν να βελτιώσουν την εφαρμογή και την αξιολόγηση των τεχνικών κβαντικής μηχανικής μάθησης, ενισχύοντας την πρακτική εφαρμογή τους σε κβαντικές θορυβώδες- ενδιάμεσης κλίμακας συσκευές.