Informatica quantistica per scoprire nuovi farmaci, anche per COVID-19

L’informatica quantistica potrebbe già essere utile per analizzare i virus e per scoprire possibili trattamenti, ad esempio per la COVID-19. È quello che ritiene un team di ricercatori dell’Università Statale della Pennsylvania i quali ritengono che in particolare l’apprendimento automatico quantistico, considerabile come un campo emergente che combina l’apprendimento automatico, un algoritmo tipico dell’intelligenza artificiale, e la fisica quantistica, potrebbe rivelarsi utile già oggi.

Il problema è che “scoprire qualsiasi nuovo farmaco in grado di curare una malattia è come trovare un ago in un pagliaio”, come riferisce Swaroop Ghosh, uno dei ricercatori impegnati nel progetto sovvenzionato dall’Institute for Computational and Data Sciences della Penn State insieme ai colleghi Joseph R. e Janice M. Monkowski.
Attualmente il percorso per l’immissione di un farmaco sul mercato può richiedere anche 10 anni e va dal momento della scoperta del farmaco fino all’approvazione, un percorso che può costare miliardi di dollari.

“L’elaborazione ad alte prestazioni come i supercomputer e l’intelligenza artificiale possono aiutare ad accelerare questo processo sottoponendo rapidamente a screening miliardi di composti chimici per trovare candidati farmaceutici pertinenti”, spiega ricercatore. “Questo approccio funziona quando nella pipeline sono disponibili abbastanza composti chimici, ma sfortunatamente questo non è vero per COVID-19. Questo progetto esplorerà l’apprendimento automatico quantistico per sbloccare nuove capacità nella scoperta di farmaci generando rapidamente composti complessi”.
In un contesto del genere, l’informatica quantistica, accompagnata da algoritmi quali il machine learning, potrebbe essere l’aiuto definitivo nella scoperta di nuovi farmaci.

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