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Ein Team der Technischen Universität Dänemark (DTU) unter der Leitung von Professor Timothy Patrick Jenkins hat erfolgreich ein hybrides Quanten-Klassik-System von ORCA Computing in einen generativen KI-Workflow integriert. Ziel war die Entwicklung neuartiger Peptide – kurze Aminosäureketten –, die an spezifische Proteine binden, was einen entscheidenden Schritt bei der Impfstoff- und Immuntherapieentwicklung darstellt.

Die Laborvalidierung ergab, dass das quantengestützte Modell klassische KI-Ansätze übertraf, insbesondere wenn nur wenige Trainingsdaten zur Verfügung standen. Dies ist von großer Bedeutung für die Entwicklung von Medikamenten für unterversorgte Bevölkerungsgruppen in Asien und Afrika, da die meisten medizinischen Daten derzeit auf westliche Populationen beschränkt sind.

Die Forscher räumten ein, dass die aktuelle Quantenhardware noch zu klein ist, um hochkomplexe Strukturen wie vollständige Antikörper zu kodieren. Dennoch dient das Projekt als wichtiger Beleg für die kurzfristige kommerzielle Nutzbarkeit von Quantencomputern in der Wirkstoffforschung.

Das Projekt wurde in der Freizeit und mit zusammengewürfelten Restmitteln realisiert. Zukünftig will das DTU-Team den Workflow auf größere Proteine und fortschrittlichere Modelle ausweiten. Professor Jenkins plant zudem, die Technologie für die Entwicklung synthetischer Gegengifte gegen Schlangengifte sowie für die Erforschung vernachlässigter Krankheiten einzusetzen.