Menten AI sfrutta AWS, l'AI e il calcolo quantistico per creare farmaci nuovi e migliorati

Menten AI ha creato la prima proteina al mondo progettata su un computer quantistico: un'impresa che ha enormi implicazioni per il mondo della scoperta e della progettazione di farmaci e, in ultima analisi, per chiunque possa trarre beneficio da nuove terapie per la cura delle malattie. È proprio questo desiderio di avere impatto sul mondo reale che ha spinto il CEO Hans Melo e il COO Tamás Gorbe a fondare Menten AI mentre stavano completando i loro dottorati: Melo in Machine Learning e Neuroscienze Computazionali, Gorbe in Biocatalisi, Ingegneria delle proteine e Chimica farmaceutica.

La tecnologia della startup per la scoperta di nuovi farmaci si concentra sulla progettazione di peptidi, ovvero piccole molecole simili alle proteine che si legano alle proteine interessate, ovvero ai " target farmacologici". I peptidi sono molecole di medie dimensioni e possono legarsi a proteine intracellulari ed extracellulari. Questa flessibilità consente ai peptidi di "colpire praticamente tutti i potenziali target farmacologici, cosa che altri tipi di farmaci non possono fare", spiega Melo.

Ma anche se i peptidi offrono "possibilità astronomiche", in passato tutte queste possibilità richiedevano investimenti astronomici in termini di tempo e denaro. Gli approcci tradizionali alla scoperta dei farmaci "sintetizzano o esprimono centinaia di migliaia, a volte milioni, di molecole" prima di testarle contro un target. Solo lo 0,01% di queste ha un effetto positivo, il che significa che "la maggior parte è solo uno spreco", spiega Melo.

Ed è qui che è intervenuta Menten AI, fondendo i metodi di machine learning e di calcolo quantistico per ridurre drasticamente i tempi e i costi necessari alla progettazione dei peptidi, fornendo al contempo "l'accesso a un nuovo spazio chimico che prima non avevamo", afferma Melo. Fino a poco tempo fa, non esisteva una tecnologia computazionale in grado di progettare i peptidi in modo sufficientemente preciso da poterli legare realmente ai loro target farmacologici.

Utilizzando simulazioni di modellazione computazionale, Menten AI può non solo progettare nuove molecole da zero per uno specifico target di interesse, ma anche restringere le opzioni prima di realizzare le molecole in laboratorio. "Facciamo centinaia di migliaia di simulazioni e progetti in silico", spiega Melo. "Dopo tutte le simulazioni al computer possiamo raggrupparle in un piccolo elenco, in modo da poterne selezionare da 20 a 100 e ottenere percentuali di successo molto elevate".

Menten AI realizza tutte queste simulazioni su AWS, utilizzando migliaia di CPU e GPU. Effettuando la maggior parte delle simulazioni e dei test nel cloud, i costi sono drasticamente inferiori rispetto ai metodi precedenti, sia in termini di tempo che di denaro.

"AWS ha praticamente tutto ciò che ci serve da questo punto di vista", dice Melo. "E ora stanno anche sviluppando Amazon Braket, quindi ci saranno ancora più possibilità di svolgere il lavoro quantistico che stiamo portando avanti".

E guardando al futuro di Menten AI, questo lavoro quantistico è sempre più importante: mentre anche in passato il machine learning è stato utilizzato per la scoperta di nuovi farmaci, il calcolo quantistico sta introducendo approcci del tutto nuovi alla soluzione di problemi difficili.

Uno di questi problemi, l'ottimizzazione combinatoria, è al centro del tipo di progettazione di peptidi che Menten AI conduce. L'ottimizzazione combinatoria è "una ricerca su uno spazio enorme, davvero enorme", spiega Melo, "quindi ci sono trilioni e trilioni di possibilità". Ci vorrebbero migliaia di anni per esaminare ognuna di queste possibilità su un computer classico, e anche gli algoritmi che sono stati progettati per cercare di rendere il processo più facile non sono abbastanza scalabili, "il che significa che man mano che i problemi aumentano, non si è in grado di trovare soluzioni reali".

Gli algoritmi di ottimizzazione quantistica, d'altra parte, aprono a un'infinità di parallelismi, resi possibili dalla modellazione di molte soluzioni simultaneamente, consentendo una scalabilità esponenziale. Menten AI è già riuscita a sfruttare il calcolo quantistico per la progettazione di peptidi e Melo è ottimista sulla possibilità di continuare a usarlo in combinazione con il calcolo classico per scoprire soluzioni che prima non erano disponibili: "Man mano che i computer quantistici diventeranno sempre più grandi, saremo in grado di sfruttare queste tecnologie per migliorare i farmaci che stiamo creando".