IA quântica gera novos péptidos em laboratório dinamarquês

Um grupo de cientistas na Technical University of Denmark (DTU) decidiu levar a sério a conversa da “IA mais quantum” e pôs mãos à obra. Com um computador quântico do tamanho de uma impressora, da britânica ORCA Computing, ligado a um modelo generativo de proteínas, conseguiram criar novos péptidos que, testados em laboratório, se ligam melhor às proteínas certas no corpo. Um pequeno avanço técnico, mas com uma mensagem clara: a computação quântica pode ser útil mais cedo do que a indústria gosta de admitir.

O contexto é menos glamouroso do que parece. A equipa trabalha em descoberta de proteínas com big data e IA, muitas vezes financiada pela Fundação Novo Nordisk, e andava às voltas com um problema que também nos diz respeito na Europa: falta de diversidade nos dados médicos. A maior parte da investigação biomédica continua centrada em populações ocidentais. Isto complica a criação de péptidos e vacinas que funcionem bem em populações subestudadas, em particular na Ásia e em África, mas também em minorias dentro da UE. Quando se tem poucos dados, os modelos clássicos de IA tendem a repetir o que já conhecem. É aqui que os dinamarqueses acharam que um computador quântico podia mexer a agulha.

Inspirados por resultados em geração de imagens, decidiram embutir o computador quântico no pipeline generativo: o modelo de IA propõe cadeias curtas de aminoácidos, o sistema híbrido clássico+quântico ajuda a explorar melhor o espaço de possibilidades, e o laboratório faz o teste final, verificando se esses péptidos se ligam ao alvo certo. Resultado: mais péptidos “bons” do que a abordagem puramente clássica, com melhorias mais marcadas precisamente onde havia menos dados de treino. Não estamos a falar de uma cura milagrosa pronta para entrar no SNS, mas de um passo na direcção certa para imunoterapias personalizadas e vacinas adaptadas a grupos negligenciados, linha que ecoa o que já vimos com a Anthropic a entrar na descoberta de fármacos ignorados pela Big Pharma em modelos generativos focados em doenças negligenciadas.

Há um detalhe que diz muito sobre o estado da ciência: o projecto foi feito em fins-de-semana e com trocos reaproveitados de outros financiamentos, porque, nas palavras do líder da equipa, “a maior parte da ciência verdadeiramente inovadora assusta as fundações”. Ou seja, ligares IA generativa a um computador quântico para tentar servir populações menos estudadas ainda é visto como luxo especulativo. É irónico, sabendo que se despejam orçamentos gordos em provas de conceito empresariais muito mais mornas, de bancos a petrolíferas, enquanto se discute se vale a pena financiar terapias para doenças raras.

Convém, no entanto, não entrar em euforia. Os próprios autores admitem que os computadores quânticos são demasiado pequenos para correr modelos de IA de última geração em escala. Em muitos casos, uma boa GPU continua a dar melhores resultados. A complexidade que conseguiram codificar não chega sequer ao nível de um anticorpo completo, que é com o que normalmente trabalham. E encontrar um péptido que se liga bem a uma proteína é só uma etapa de um processo longo até a eventual aprovação de um fármaco. A utilidade está, para já, em mostrar um caso de uso concreto, coisa que a computação quântica raramente consegue fazer fora dos press releases. Não é por acaso que a ORCA tenta capitalizar isto como “aplicação comercial de curto prazo”, tal como em projectos com a BP e a Toyota.

Para quem olha de Portugal, a moral da história é dupla. Primeiro, a tal “era quântica” não vai aterrar de helicóptero com um computador de 20 mil qubits pronto a resolver tudo, apesar de rondas de financiamento como a da Oratomic apontarem nessa direcção em anúncios ambiciosos de hardware quântico europeu. Vai entrar, devagar, por nichos onde a mistura de IA generativa com poucos dados faz mesmo diferença, da biomedicina à química de materiais. Segundo, quando uma equipa precisa de sacrificar fins-de-semana para testar algo que pode tornar vacinas mais eficazes em populações esquecidas, o problema não é a maturidade da tecnologia. É a maturidade de quem decide o que vale a pena financiar.

Fonte: Wired