Молекулярный дизайн за пределами данных: Квантовый искусственный интеллект открывает новые горизонты

от

Автор: Денис Аветисян

Новый подход сочетает квантовый отжиг с генеративными нейронными сетями для создания молекул с улучшенными свойствами, превосходящими характеристики исходных данных.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Телеграм канал

Исследование представляет фреймворк, использующий квантовый отжиг и нейронные хэш-функции в рамках глубокой генеративной модели для оптимизации молекулярного дизайна и поиска новых лекарственных соединений.

Поиск новых лекарственных соединений с заданными свойствами остается сложной задачей, ограничиваемой часто низкой эффективностью существующих генеративных моделей. В данной работе, посвященной ‘Molecular Design beyond Training Data with Novel Extended Objective Functionals of Generative AI Models Driven by Quantum Annealing Computer’, предложен новый подход, объединяющий глубокое обучение и квантовый отжиг для разработки молекул с улучшенными характеристиками. Полученные результаты демонстрируют, что разработанная модель, использующая предложенную нейронную хеш-функцию, способна генерировать соединения, превосходящие по своим свойствам не только соединения из обучающей выборки, но и демонстрирующие повышенную «лекарственность». Возможно ли, используя данный подход, существенно ускорить процесс открытия новых лекарственных средств и создать принципиально новые классы терапевтических соединений?

Трудности молекулярных открытий: Теория против реальности

Традиционный процесс разработки лекарственных препаратов характеризуется значительной продолжительностью и высокими финансовыми затратами, часто приводящими к ограниченному числу успешных результатов. Исследования показывают, что на создание нового лекарства уходит в среднем более десяти лет и свыше двух миллиардов долларов, при этом вероятность успеха на каждом этапе клинических испытаний остается низкой. Эта ситуация обусловлена необходимостью проведения многочисленных лабораторных исследований, доклинических испытаний на животных и, наконец, дорогостоящих и длительных клинических испытаний на людях. Высокая стоимость и длительность разработки связаны с огромным количеством молекулярных комбинаций, которые необходимо протестировать, и с тем, что большинство потенциальных лекарственных кандидатов оказываются неэффективными или небезопасными. Поэтому поиск новых подходов к ускорению и удешевлению процесса открытия лекарств является одной из важнейших задач современной науки.

Огромное химическое пространство, состоящее из бесчисленного множества возможных молекулярных структур, представляет собой колоссальную проблему для поиска перспективных лекарственных кандидатов. Представьте, что необходимо найти иголку в стоге сена, где стог сена — это все возможные комбинации атомов и химических связей. Комбинаторный взрыв, возникающий при исследовании этого пространства, означает, что даже при использовании самых мощных компьютеров перебор всех вариантов практически невозможен. По сути, задача заключается не просто в создании новых молекул, а в эффективной навигации по этому огромному ландшафту, чтобы найти те немногие, которые обладают желаемыми свойствами и могут стать основой для новых лекарственных препаратов. Это требует разработки инновационных методов и алгоритмов, способных сократить объем поиска и выделить наиболее перспективные соединения для дальнейшего изучения.

Эффективное представление молекулярных структур играет ключевую роль в возможностях современных вычислительных методов, исследующих огромное химическое пространство. Традиционные методы, такие как SMILES или InChI, описывают молекулы как текстовые строки, однако они не всегда оптимальны для алгоритмов машинного обучения. Альтернативные подходы, такие как графовые представления, где атомы — это узлы, а связи — ребра, позволяют более точно отразить трехмерную структуру и химические свойства молекул. Кроме того, разработаны методы, кодирующие молекулы в виде векторов фиксированной длины, что значительно упрощает их обработку нейронными сетями. C_6H_{12}O_6 — пример молекулярной формулы, которая может быть представлена различными способами, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки для конкретных вычислительных задач. Успешность поиска новых лекарственных кандидатов напрямую зависит от того, насколько адекватно и эффективно компьютер может «понимать» и манипулировать информацией о молекулярных структурах.

Глубокое обучение для проектирования молекул: Новая надежда или очередная иллюзия?

Глубокое генеративное моделирование представляет собой мощный подход к стохастическому проектированию новых молекул с заданными свойствами. В отличие от традиционных методов, основанных на ручном проектировании или переборе вариантов, данный подход использует нейронные сети для изучения распределения молекулярных структур и последующей генерации новых соединений, соответствующих определенным критериям. Использование вероятностных моделей позволяет создавать широкий спектр молекул, а не только те, которые уже известны, что значительно расширяет возможности поиска новых материалов и лекарственных средств. Процесс обучения модели включает в себя анализ большого набора молекулярных данных, после чего сеть способна генерировать новые структуры, оптимизированные для достижения требуемых свойств, таких как растворимость, стабильность или биологическая активность.

Вариационные автоэнкодеры (VAE) являются ключевым компонентом в генеративном моделировании молекул, поскольку они позволяют изучать скрытые (латентные) представления молекулярных структур. В основе VAE лежит идея кодирования молекулы в компактный вектор в латентном пространстве, а затем декодирования этого вектора обратно в структуру молекулы. Этот процесс обучения позволяет VAE захватывать основные характеристики молекул и генерировать новые, похожие структуры, варьируя значения в латентном пространстве. Эффективность VAE обусловлена способностью к вероятностному кодированию, позволяющему получать не отдельные векторы, а распределения вероятностей в латентном пространстве, что способствует более разнообразной и контролируемой генерации молекул с заданными свойствами.

Архитектура Transformer улучшает возможности вариационных автоэнкодеров (VAE) в задачах молекулярного дизайна за счет более эффективной экстракции признаков и реконструкции молекулярных структур. В отличие от рекуррентных нейронных сетей, Transformer использует механизм внимания (attention), позволяющий модели одновременно учитывать все атомы и связи в молекуле, что существенно повышает качество представления молекулярной структуры. Это позволяет VAE генерировать более реалистичные и химически корректные молекулы с заданными свойствами, а также точнее восстанавливать исходные структуры из закодированных представлений. Использование Transformer позволяет моделировать долгосрочные зависимости между атомами, что особенно важно для больших и сложных молекул.

Нейронные тензорные сети (Neural Tensor Networks, NTN) совершенствуют процесс генерации молекул за счет эффективной обработки тензоров переменной длины. В традиционных нейронных сетях фиксированная длина входных данных является ограничением, поскольку молекулярные структуры могут иметь различное количество атомов и связей. NTN позволяют моделировать взаимодействия между атомами, представленными в виде тензоров, без предварительного определения максимальной длины. Это достигается за счет использования тензорных операций, которые позволяют динамически адаптироваться к переменной длине входных данных и вычислять взаимодействия между ними. Применение NTN повышает точность моделирования молекулярных взаимодействий и, следовательно, улучшает качество генерируемых молекул с заданными свойствами.

Квантовые методы для генерации молекул: Революция или очередная забавная игрушка?

Квантовый отжиг представляет собой метод оптимизации, используемый для исследования сложных энергетических ландшафтов, возникающих при молекулярном дизайне. В контексте разработки молекул, энергетический ландшафт отражает зависимость энергии молекулы от ее структуры и конформации. Квантовый отжиг использует квантовые флуктуации для преодоления энергетических барьеров и поиска глобального минимума энергии, соответствующего наиболее стабильной структуре молекулы. В отличие от классических методов оптимизации, которые могут застревать в локальных минимумах, квантовый отжиг позволяет исследовать более широкий спектр структурных возможностей, потенциально приводя к открытию новых молекул с улучшенными свойствами. Этот подход особенно полезен для задач, связанных с оптимизацией сложных многомерных пространств, где классические методы оказываются неэффективными.

Использование квантовой машины Больцмана (QBM) в качестве априорного распределения внутри дискретного вариационного автоэнкодера (DVAE) позволяет улучшить процесс генерации. В данной архитектуре QBM служит для моделирования вероятностного распределения латентного пространства, что позволяет DVAE генерировать более правдоподобные и разнообразные структуры. Внедрение QBM обеспечивает более эффективную регуляризацию и улучшает способность DVAE к обобщению, что особенно важно при работе с высокоразмерными и сложными данными. P(z) = \frac{1}{Z} exp(-E(z)), где z — латентная переменная, E(z) — энергия, а Z — функция разделения, описывает вероятностное распределение, моделируемое QBM.

В основе процесса минимизации энергии в квантовом отжиге лежит гамильтониан Изинга H = \sum_{i} J_i \sigma_i + \sum_{i,j} J_{ij} \sigma_i \sigma_j, где \sigma_i представляет спиновые переменные, принимающие значения +1 или -1, а J_i и J_{ij} — параметры взаимодействия, определяющие энергию системы. Минимизация этого гамильтониана соответствует поиску конфигурации спинов с наименьшей энергией, что используется для решения задач оптимизации. Квантовый отжиг использует квантовые флуктуации для преодоления энергетических барьеров и эффективного поиска глобального минимума гамильтониана Изинга, представляющего целевую функцию оптимизации.

Новая нейронная хеш-функция (NHF) обеспечивает возможность дифференцирования процесса хеширования, что критически важно для эффективной тренировки и регуляризации моделей генерации. Традиционные хеш-функции не являются дифференцируемыми, что препятствует использованию градиентных методов оптимизации. NHF, напротив, позволяет вычислять градиенты через хеш-пространство, обеспечивая обратную связь для корректировки параметров модели. Это особенно важно в контексте вариационных автоэнкодеров (VAE), где дифференцируемость необходима для обучения и оптимизации латентного пространства. Использование NHF в составе DVAE позволяет эффективно регулировать процесс генерации и улучшать качество генерируемых образцов за счет минимизации потерь и предотвращения переобучения.

Валидация и влияние на открытие лекарств: Когда теория встречается с реальностью

Оценка достоверности сгенерированных молекул является критически важным этапом, гарантирующим их химическую реализуемость и возможность синтеза в лабораторных условиях. Процесс включает в себя проверку соответствия молекулярных структур фундаментальным правилам химии, таким как валентность атомов и стабильность химических связей. Недопустимые структуры, нарушающие эти правила, отбрасываются, что позволяет сконцентрироваться на соединениях, которые потенциально могут быть получены и исследованы экспериментально. Высокий уровень достоверности, достигаемый в современных генеративных моделях, таких как квантовые Больцмановские машины, существенно повышает эффективность поиска новых лекарственных кандидатов, минимизируя затраты времени и ресурсов на синтез и тестирование нереализуемых соединений. По сути, этот этап выступает в качестве фильтра, обеспечивающего, чтобы дальнейшие исследования были сосредоточены исключительно на перспективных и практически осуществимых молекулярных структурах.

Обученные на обширных базах данных, таких как ChEMBL, модели демонстрируют способность генерировать соединения, обладающие высоким потенциалом для использования в качестве лекарственных средств. Этот процесс не ограничивается простой генерацией химически корректных структур, а направлен на создание молекул, соответствующих критериям «лекарственной похожести» — совокупности характеристик, предсказывающих их способность эффективно взаимодействовать с биологическими мишенями и проявлять терапевтический эффект. В результате, генерируемые соединения демонстрируют улучшенные показатели по ключевым параметрам, таким как растворимость, проницаемость и метаболическая стабильность, что существенно повышает вероятность успешной разработки новых лекарственных препаратов и снижает риски на ранних стадиях исследований.

Для оценки качества генерируемого молекулярного распределения применяется метрика KL-дивергенции. Этот показатель позволяет количественно оценить, насколько близко распределение сгенерированных соединений к распределению соединений в обучающей выборке, например, базе данных ChEMBL. Низкое значение KL-дивергенции указывает на то, что модель успешно воспроизводит характеристики исходного набора данных, генерируя соединения, схожие с уже известными и потенциально обладающими полезными свойствами. Таким образом, KL-дивергенция служит важным инструментом для валидации модели и обеспечения того, чтобы генерируемые молекулы не были случайными отклонениями, а представляли собой осмысленные и перспективные кандидаты для дальнейших исследований в области разработки лекарств. KL(P||Q) = \sum_{x} P(x) \log \frac{P(x)}{Q(x)} — формула, определяющая величину расхождения между двумя вероятностными распределениями P и Q.

Разработка нового подхода к генерации молекул значительно ускоряет процесс выявления перспективных кандидатов в лекарственные препараты, что позволяет существенно снизить временные и финансовые затраты на доклинические исследования. Традиционно, поиск новых лекарственных средств — это длительный и дорогостоящий процесс, требующий синтеза и тестирования огромного количества соединений. Предложенный метод, используя принципы квантового отжига и нейронных сетей, позволяет создавать химически правдоподобные и перспективные молекулы in silico, то есть виртуально, сокращая необходимость в дорогостоящем и трудоемком лабораторном синтезе. Повышенная валидность сгенерированных соединений, достигающая 97% в некоторых случаях, обеспечивает более высокую вероятность успешного прохождения этапов скрининга и разработки, что, в конечном итоге, способствует более быстрому выводу новых лекарств на рынок и снижению их стоимости.

Разработанная квантовым отжигом генеративная модель продемонстрировала выдающиеся результаты в создании химически валидных соединений, достигнув уровня достоверности до 97%. Это значительно превосходит показатели классических машин Больцмана, которые обеспечили лишь 73% валидных молекул. Такой существенный прирост в эффективности указывает на перспективность использования квантовых вычислений для решения задач в области разработки лекарственных средств, позволяя создавать более правдоподобные и потенциально синтезируемые молекулярные структуры.

В ходе сравнительного анализа эффективности различных методов генерации молекул было установлено, что применение Нейронной Хеш-функции (NHF) позволило достичь уровня валидности в 62,0%. Данный показатель значительно превосходит результат, полученный с использованием метода Gumbel-Softmax, который в полностью классических вычислениях продемонстрировал валидность лишь в 52,2%. Повышенная валидность, достигнутая благодаря NHF, свидетельствует о более высокой способности модели генерировать химически корректные и, потенциально, синтезируемые соединения, что имеет важное значение для ускорения процесса поиска новых лекарственных препаратов и снижения сопутствующих затрат.

Разработанная квантово-болтмановская модель (QBM) продемонстрировала способность генерировать молекулы, превосходящие по доле «лекарственно-подобных» соединений (QED > 0.7) те, что присутствовали в исходном обучающем наборе данных. Этот результат указывает на то, что модель не просто воспроизводит характеристики известных соединений, а способна создавать новые молекулы с повышенным потенциалом для разработки лекарственных препаратов. Более высокая доля соединений с высоким QED свидетельствует об улучшенных свойствах, таких как растворимость и проницаемость, что критически важно для биодоступности и эффективности лекарств. Таким образом, QBM не только подтверждает свою валидность, но и подчеркивает перспективность квантовых подходов в области открытия и дизайна новых фармацевтических субстанций.

Что дальше?

Предложенный подход, безусловно, элегантен. Соединение квантового отжига с генеративными моделями — это, конечно, звучит как прорыв. Однако, не стоит забывать, что каждое «улучшение» характеристик молекул, выходящее за пределы обучающей выборки, потребует проверки не только на виртуальных моделях, но и в реальных лабораторных условиях. Иначе рискуем получить красивые графики и пустые пробирки. Все эти «novel extended objective functionals» — лишь теоретическая конструкция, пока не доказанная временем и, главное, масштабируемостью.

Вполне вероятно, что основная проблема не в алгоритме, а в данных. Обучающая выборка, как всегда, ограничена. И если генеративная модель научится «выходить за рамки», то скорее всего, она просто обнаружит ранее неизвестные классы соединений, которые, в свою очередь, окажутся непрактичными или токсичными. Поэтому, гораздо важнее уделить внимание созданию действительно репрезентативной базы данных, а не гоняться за все более сложными алгоритмами.

Иногда лучше иметь один хорошо изученный монолит, чем сто микросервисов, каждый из которых обещает золотые горы, но в итоге выдаёт лишь статистический шум. В конечном счёте, успех будет определяться не красотой математической модели, а способностью получить стабильные и воспроизводимые результаты на практике. А это, как известно, гораздо сложнее.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.15451.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-18 11:25