A capacidade da computação quântica de simular moléculas maiores e mais complexas pode mudar o jogo. As empresas farmacêuticas devem refletir sobre sua postura estratégica em relação a essa nova tecnologia promissora agora.
O desenvolvimento de formulações moleculares que se tornam medicamentos para tratar ou curar doenças está no coração da indústria farmacêutica. O desenvolvimento é tão fundamental que a indústria farmacêutica gasta 15% de suas vendas em P&D – uma quantia enorme que representa mais de 20% do total de gastos com P&D em todos os setores da economia global. Esse investimento anda de mãos dadas com a inovação: buscando constantemente aprimorar o processo de P&D, as empresas farmacêuticas há décadas adotam as ferramentas digitais da química computacional, como simulações de dinâmica molecular (MD) e teoria funcional da densidade (DFT). Mais recentemente, a P&D farmacêutica aproveitou a inteligência artificial (IA). A próxima fronteira digital é a computação quântica (QC).
Num artigo recente , analisamos o impacto do CQ na indústria química, que, assim como a farmacêutica, depende do desenvolvimento e fabricação de moléculas, e concluímos que será uma das primeiras indústrias a se beneficiar. Neste artigo, explicamos o profundo impacto que o CQ pode ter na indústria farmacêutica e apresentamos casos de uso para sua aplicação. Também fornecemos um conjunto de perguntas estratégicas para esclarecer o caminho a seguir para os participantes do setor.
Identificar e desenvolver pequenas moléculas e macromoléculas que possam ajudar a curar doenças e enfermidades é a atividade principal das empresas farmacêuticas. Dado seu foco em formações moleculares, a indústria farmacêutica é um candidato natural para a computação quântica. As moléculas (incluindo aquelas que podem ser usadas para drogas) são na verdade sistemas quânticos; isto é, sistemas baseados na física quântica. Espera-se que o QC seja capaz de prever e simular a estrutura, propriedades e comportamento (ou reatividade) dessas moléculas de forma mais eficaz do que a computação convencional. Os métodos exatos são computacionalmente intratáveis para computadores padrão, e os métodos aproximados geralmente não são suficientemente precisos quando as interações no nível atômico são críticas, como é o caso de muitos compostos. Teoricamente, os computadores quânticos têm a capacidade de simular com eficiência o problema completo, incluindo interações no nível atômico. À medida que esses computadores quânticos se tornarem mais poderosos, um tremendo valor estará em jogo.
O foco da indústria farmacêutica em formações moleculares torna-a adequada para controle de qualidade
Identificar e desenvolver pequenas moléculas e macromoléculas que possam ajudar a curar doenças e enfermidades é a atividade principal das empresas farmacêuticas. Dado seu foco em formações moleculares, a indústria farmacêutica é um candidato natural para a computação quântica. As moléculas (incluindo aquelas que podem ser usadas para drogas) são na verdade sistemas quânticos; isto é, sistemas baseados na física quântica. Espera-se que o QC seja capaz de prever e simular a estrutura, propriedades e comportamento (ou reatividade) dessas moléculas de forma mais eficaz do que a computação convencional. Os métodos exatos são computacionalmente intratáveis para computadores padrão, e os métodos aproximados geralmente não são suficientemente precisos quando as interações no nível atômico são críticas, como é o caso de muitos compostos. Teoricamente, os computadores quânticos têm a capacidade de simular com eficiência o problema completo, incluindo interações no nível atômico. À medida que esses computadores quânticos se tornarem mais poderosos, um tremendo valor estará em jogo.
Embora a tecnologia por trás da computação quântica seja bastante difícil de entender intuitivamente (veja a barra lateral, “Os fundamentos da computação quântica”), seu impacto é muito mais fácil de entender: ela lidará com certos tipos de tarefas computacionais exponencialmente mais rápido do que os computadores convencionais de hoje. Assim, uma vez totalmente desenvolvido, o CQ pode agregar valor em toda a cadeia de valor do medicamento – desde a descoberta, passando pelo desenvolvimento, até o registro e pós-comercialização.
O lançamento do CQ em P&D farmacêutico ocorrerá em dois horizontes de tempo claros, caracterizados por uma transição tecnológica gradual
O desenvolvimento de computadores quânticos começou há quase quatro décadas, mas são os ganhos na tecnologia QC realizados nos últimos anos que abriram o caminho para aplicações práticas na indústria farmacêutica. Vemos as principais atividades de CQ de valor agregado na indústria farmacêutica se desdobrando em duas eras distintas à medida que a tecnologia amadurece
Exatamente quando uma determinada empresa começa a capturar os benefícios do QC dependerá de seu ponto de partida tecnológico (ou seja, seu nível atual de digitalização de P&D) e seu foco de negócios: o número de pequenos ingredientes farmacêuticos ativos (APIs) em seu portfólio. As empresas farmacêuticas que têm uma forte presença em CADD e concentram sua P&D em moléculas menores estarão entre as primeiras a aproveitar o QC emergente. O Anexo 4 mapeia os principais métodos de CADD ao longo do continuum de descoberta de medicamentos e oferece uma indicação da aplicabilidade do QC. Espera-se que o QC seja aplicável principalmente na fase de descoberta de geração de hits, hit-to-lead e também na otimização de leads.
Nos próximos cinco a dez anos, esperamos que as primeiras ferramentas de CQ implantadas pelos fabricantes farmacêuticos dependam de metodologias híbridas que usam algoritmos clássicos juntamente com sub-rotinas de CQ quando podem criar valor adicional. Os exemplos proeminentes são a evolução temporal imaginária (um algoritmo para encontrar a energia do estado fundamental e do estado excitado de sistemas de muitas partículas) e o solucionador quântico variacional, ou VQE (um algoritmo para calcular a afinidade de ligação entre uma API e um receptor alvo). O valor que algoritmos como o VQE adicionarão depende do tamanho do hardware quântico. Descrever drogas de moléculas pequenas geralmente requer computadores quânticos menos maduros, enquanto os biológicos serão abordados apenas quando o QC amadurecer.
Consultado a: 21\01\2022
https://www.mckinsey.com/industries/life-sciences/our-insights/pharmas-digital-rx-quantum-computing-in-drug-research-and-development
