Prediksi sifat molekul yang akurat menjadi kunci untuk menyeleksi kandidat obat-obatan secara efisien.

Hefei, China (Xinhua/Indonesia Window) – Sebuah tim peneliti baru-baru ini berhasil melakukan prediksi sifat molekul obat berdasarkan arsitektur jaringan neural grafik berbasis penyematan kuantum (quantum-embedded graph neural network), memelopori jalan baru bagi analisis molekuler dan pengembangan obat, lapor surat kabar Science and Technology Daily pada Senin (11/8).

Dalam pengembangan obat, prediksi sifat molekul yang akurat menjadi kunci untuk menyeleksi kandidat obat-obatan secara efisien. Jaringan neural grafik (graph neural network) mengkaji molekul obat dengan memperlakukan atom sebagai ‘titik’ dan ikatan kimia sebagai ‘garis’. Meskipun dapat memproses titik-titik tersebut dengan lebih baik, algoritma-algoritma kuantum yang ada saat ini masih kesulitan dalam memproses garis-garisnya.

Tim peneliti dalam studi ini secara inovatif merancang sebuah arsitektur jaringan neural grafik berbasis penyematan kuantum, yang mengintegrasikan metode penyematan tepi kuantum (quantum edge embedding) dan penyematan simpul kuantum (quantum node embedding), sehingga memungkinkan pemrosesan atom dan ikatan kimia secara simultan di level kuantum untuk pertama kalinya.

Terobosan ini secara signifikan meningkatkan akurasi prediksi perilaku molekuler, sehingga dapat menyempurnakan efisiensi penemuan obat. Tim peneliti dalam studi ini telah memvalidasi keandalan pendekatan penyematan kuantum tersebut pada komputer kuantum Origin Wukong. Ini menunjukkan bahwa model mereka mampu mempertahankan kinerja yang stabil, bahkan di bawah keterbatasan perangkat keras kuantum saat ini yang masih bising.

Studi ini dilakukan oleh perusahaan rintisan (startup) Origin Quantum yang berbasis di Hefei melalui kerja sama dengan Universitas Ilmu Pengetahuan dan Teknologi China (University of Science and Technology of China/USTC) dan Institut Kecerdasan Buatan di Pusat Ilmu Pengetahuan Nasional Komprehensif Hefei (Institute of Artificial Intelligence of the Hefei Comprehensive National Science Center). Temuan ini telah dipublikasikan di dalam Journal of Chemical Information and Modeling.

"Jika jaringan neural grafik tradisional diibaratkan sebagai teleskop, maka arsitektur berbasis penyematan kuantum kami ini, yang menerapkan pengodean tepi kuantum (quantum edge encoding), adalah sebuah mikroskop, yang tidak hanya mampu memetakan lokasi atom, tetapi juga menangkap interaksi ikatan kimia dengan jelas, sehingga mendorong pengembangan obat dengan desain yang berpresisi," ujar Dou Menghan, pengembang utama di tim perangkat lunak Origin Wukong.

Laporan: Redaksi