Инсайдерская память
- Новое исследование изучает, как квантовая оптимизация и квантовое машинное обучение (QML) могут применяться для улучшения дизайна клинических исследований, выбора места и идентификации когорт.
- Квантовые алгоритмы открывают потенциал для улучшения моделирования испытаний, включая прогнозирование эффектов лекарств и оптимизацию выбора места, а также эффективную обработку сложных многомерных данных, с которыми сталкиваются классические системы.
- Несмотря на многообещающие свойства этих технологий, в исследовании признается, что текущие ограничения квантового оборудования, такие как шум и низкая точность вентиля, создают проблемы, что делает гибридные квантово-классические подходы наиболее жизнеспособным вариантом на данный момент.
Разработка более качественных и эффективных лекарств часто рекламируется как ключевой вариант использования квантовых компьютеров.
Теперь недавнее исследование предполагает, что после этапа разработки лекарств надежные квантовые компьютеры могут быть использованы для улучшения планирования и проведения клинических испытаний, решая некоторые ключевые проблемы, которые уже давно мешают этому процессу, включая задержки сроков, проблемы с набором персонала и надежность данных. Кроме того, хотя квантовые вычисления все еще находятся в зачаточном состоянии, исследование показывает, что даже при текущих ограничениях квантовые алгоритмы могут предложить значительные улучшения в планировании клинических испытаний.
Опубликовано в Тенденции фармакологических исследованийВ исследовании особо подчеркивается, как алгоритмы квантовой оптимизации и квантовое машинное обучение (QML), а также гибридные квантово-классические варианты могут повлиять на ландшафт клинических испытаний. Повышая точность моделирования испытаний и оптимизируя ключевые компоненты, такие как выбор места и идентификация когорты, квантовые вычисления обещают ускорить сроки испытаний и повысить их общую эффективность.
Квантовые вычисления и оптимизация анализа
По мнению исследовательской группы, в которую вошли ученые из ИБМ И GNQ Инсилико.
Одним из наиболее многообещающих применений квантовых вычислений, рассматриваемых в этом исследовании, является их способность оптимизировать дизайн анализа, особенно с помощью алгоритмов квантовой оптимизации, таких как алгоритм квантовой аппроксимационной оптимизации (QAOA). Квантовая оптимизация использует возможности квантовых компьютеров для более быстрого решения сложных задач за счет одновременного изучения нескольких возможностей, а квантовое машинное обучение (QML) совершенствует алгоритмы машинного обучения за счет использования квантовых систем для более эффективной обработки больших наборов данных.
Эти алгоритмы представляют собой передовой метод проведения клинических исследований, таких как выбор места проведения испытаний, моделирование результатов лечения пациентов и уточнение отбора когорт — все области, в которых традиционные подходы показали свои ограничения. Способность квантовых вычислений обрабатывать сложные наборы данных быстрее и эффективнее, чем классические вычисления, предлагает потенциальное решение этих проблем. Это также может открыть новые возможности для более справедливых судебных разбирательств по сравнению с теми, которые проводятся с помощью обычных – или даже классических – компьютеров машинного обучения (МО).
Команда пишет, например: «Несмотря на прогресс, достигнутый с использованием ОД в клинических испытаниях, такие проблемы, как отсутствие объяснимости решений, связанных с ОД, остаются проблемой. Природа «черного ящика» многих моделей ОД может препятствовать их принятию регулирующими органами и медицинскими работниками, которые требуют прозрачных процессов принятия решений для проверки и доверия к результатам клинических испытаний.
Моделирование и выбор места
По мнению исследователей, квантовые компьютеры также могут превзойти классические методы за счет моделирования фармакокинетики и фармакодинамики (PBPK/PD) лекарств. Эти симуляции, которые предсказывают, как лекарство будет вести себя в различных группах пациентов, необходимы для определения безопасности и эффективности лечения. Например, они могут помочь исследователям понять, как лекарство взаимодействует с организмом, включая его всасывание, распределение, метаболизм и выведение.
Квантовые алгоритмы теоретически могут более точно решать эти модели, принимая во внимание сложные биологические и физиологические факторы, которые часто упускаются из виду в классических моделях. В настоящее время классические модели часто не могут отразить всю сложность этих взаимодействий, что приводит к расхождениям между результатами доклинических и клинических испытаний, пишут исследователи, добавляя, что квантовые вычисления с их способностью выполнять вычисления в больших масштабах обеспечивают более точный способ смоделировать эти взаимодействия и предсказать результаты применения лекарств в реальных группах населения.
Алгоритмы квантовой оптимизации также могут изменить способ выбора испытательных площадок. Выбор места проведения является одним из наиболее важных аспектов клинических исследований, поскольку успех исследования во многом зависит от выбора подходящего места с доступом к соответствующей популяции пациентов. Традиционно этот процесс выполнялся вручную или с помощью систем, основанных на правилах. Эти системы используют заранее определенные правила и логику для принятия решений или решения проблем, полагаясь на экспертные знания, а не на обучение на данных, как современные модели машинного обучения. По мнению исследователей, системы, основанные на правилах, хотя и полезны, но не всегда эффективны. Квантовые вычисления могут улучшить эту ситуацию, используя передовые алгоритмы оптимизации для анализа больших наборов данных, определяя лучшие места на основе сочетания инфраструктуры, демографии пациентов и регуляторных факторов.
Кроме того, идентификация когорты – определение того, какие пациенты имеют право на участие в исследовании – это еще одна область, где квантовые алгоритмы могут изменить ситуацию. В клинических исследованиях определение правильной когорты пациентов имеет важное значение для обеспечения успеха исследования. Обычные методы часто полагаются на системы, основанные на правилах, которые могут отнимать много времени и быть неточными. Квантовые алгоритмы, в частности QML, однажды смогут обрабатывать сложные данные пациентов для более быстрого и точного определения оптимальных когорт, что приведет к лучшим результатам исследований.
Расширение квантовых возможностей в здравоохранении
Хотя исследование в первую очередь фокусируется на квантовой оптимизации и QML, оно также затрагивает более широкие возможности квантовых вычислений в здравоохранении. Квантовые вычисления превосходно подходят для решения систем линейных и нелинейных уравнений, часто используемых при моделировании взаимодействия лекарств. Эти возможности делают его мощным инструментом для продвижения открытия новых лекарств и персонализированной медицины. Кроме того, квантовые вычисления могут улучшить модели машинного обучения, используемые в клинических испытаниях, особенно при работе с большими и сложными наборами данных, такими как электронные медицинские записи (ЭМК).
Для проведения исследования команда приступила к подробному обзору современных методов квантовых вычислений, включая использование квантовой коррекции ошибок для уменьшения шума и повышения надежности квантовых систем. Авторы также исследуют потенциал гибридных квантово-классических алгоритмов, которые объединяют сильные стороны квантовых и классических вычислений для более эффективного решения сложных задач оптимизации.
Ограничения и будущие направления
Несмотря на эти многообещающие результаты, исследование признает несколько ограничений квантовых вычислений. Одной из основных проблем является аппаратный шум, который может снизить точность квантовых вычислений. Хотя методы исправления ошибок совершенствуются, квантовые вычисления еще не достигли уровня отказоустойчивости, необходимого для широкого коммерческого использования. Кроме того, в исследовании отмечается, что, хотя квантовые вычисления показали себя многообещающими в моделировании PBPK/PD и выборе места, необходимы дальнейшие исследования, чтобы полностью реализовать их потенциал в этих областях.
Заглядывая в будущее, исследование предполагает несколько будущих направлений исследований. Одним из ключевых направлений улучшений является интеграция квантовых алгоритмов с существующей инфраструктурой клинических исследований. Это потребует сотрудничества между исследователями, фармацевтическими компаниями и регулирующими органами, чтобы обеспечить эффективное применение квантовых вычислений в реальных клинических условиях. Кроме того, исследование требует дополнительной работы по разработке квантовых алгоритмов, способных обрабатывать изменчивость, присущую биологическим данным, особенно в геномике и персонализированной медицине.
Исследование проводилось командой из нескольких ведущих институтов. Хакан Дога, Аритра Бозе и Лакшми Парида — из IBM Research и IBM Quantum. Г-н Эмре Сахин является сотрудником Центра Хартри, STFC, а Жоао Бетанкур-Сильва работает в IBM Research, Дублин, Ирландия. Ань Фам, Ынён Ким, Ань Фам, Ынён Ким и Алан Андресс представляют компанию Deloitte Consulting LLP. Судхир Саксена и Радва Солиман представляют GNQ Insilico Inc. Ян Лукас Робертус связан с Имперским колледжем Лондона и больницами Royal Brompton и Harefield, а Хидеаки Кавагути из Университета Кейо. Наконец, Дэниел Бланкенберг из Научно-исследовательского института Лернера, Кливлендской клиники.
