Nouvelle recherche pour améliorer les soins aux patients
Grâce au partenariat Discovery Accelerator de la Cleveland Clinic, 52 projets de recherche sont en cours utilisant ces technologies informatiques hautes performances. En collaboration avec IBM, le système de santé a publié des documents de recherche évalués par des pairs, notamment sa première étude, qui jette les bases de l'application des méthodes informatiques quantiques à la prédiction de la structure des protéines.
« En prédisant avec précision la structure d'une protéine, les chercheurs peuvent mieux comprendre comment les maladies se propagent et comment créer des thérapies efficaces », explique Jehi.
La Cleveland Clinic, IBM et le Hartree Center du Science and Technology Facilities Council au Royaume-Uni ont récemment annoncé une collaboration visant à faire progresser les soins de santé et la science biomédicale grâce à l'IA et à l'informatique quantique.
Deux projets de recherche clinique ont été lancés pour démarrer la nouvelle collaboration. L'un des projets, dirigé par Jehi en collaboration avec IBM et le Hartree Centre, appliquera l'informatique quantique pour analyser des ensembles de données à grande échelle afin d'identifier les caractéristiques moléculaires du corps qui prédisent mieux les réponses chirurgicales chez les patients épileptiques.
« L’objectif est de découvrir de nouveaux biomarqueurs pouvant être utilisés pour personnaliser les plans de traitement et améliorer les résultats pour les patients », explique-t-elle.
L’IA a également été utilisée pour améliorer l’imagerie, contribuant ainsi à la détection du cancer du sein et d’autres cancers, explique Jehi. « Ces dernières années, nous avons assisté à une accélération et à une adoption rapides de ces technologies visant à accélérer la recherche biomédicale et à améliorer les soins aux patients. »
Un exemple est l'utilisation précoce de l'IA par la Cleveland Clinic pour prédire les risques de sepsis, où le système de santé pilote un programme d'IA sur le sepsis intégrant des modèles avancés directement dans les flux de travail cliniques pour rendre la prise de décision plus facile et plus efficace. « L'objectif est que le sepsis soit signalé plus rapidement et avec une précision améliorée, conduisant à un traitement plus rapide et plus efficace », explique Jehi.
Source : mitsloan.mit.edu, « Informatique quantique : ce que les dirigeants doivent savoir maintenant », 11 janvier 2024
Le potentiel de l’informatique quantique et de l’IA pour la découverte de médicaments
Dans la découverte de médicaments, les chercheurs doivent décrire avec précision les systèmes mécaniques quantiques complexes qui codent pour les interactions de liaison de grosses molécules et les taux de réaction chimique.
« La simulation de ces systèmes dans des ordinateurs conventionnels est extrêmement gourmande en ressources et le plus souvent prohibitive à l'échelle nécessaire aux applications du monde réel, même pour les superordinateurs les plus puissants », déclare le Dr Bruno Abreu, directeur scientifique adjoint du Pittsburgh Supercomputing Center à Carnegie. Université Mellon.
Cependant, les ordinateurs quantiques sont eux-mêmes des systèmes quantiques, ce qui en fait une plate-forme bien plus adaptée à ces simulations.
Dans un flux de travail typique, l’IA sert de guide pour proposer des molécules candidates présentant un potentiel élevé pour afficher une propriété physique, chimique ou thérapeutique souhaitée.
La dynamique d'un tel candidat est ensuite rapidement résolue par l'ordinateur quantique, donnant aux chercheurs une réponse quant à l'adéquation du candidat et augmentant finalement les données à partir desquelles le modèle d'IA est formé pour déduire des candidats.
« À mesure que les ordinateurs quantiques deviennent plus fiables, utilisables et disponibles, nous commencerons sans aucun doute à voir plus souvent des applications réussies », déclare Abreu.