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TheModelDesk

12 juillet 2026
modèles, agents & inférence locale

Actus

Activité secondaire de scientifiques : utiliser l'IA et l'informatique quantique pour générer de nouveaux peptides

Des chercheurs de l'université technique du Danemark ont démontré que les ordinateurs quantiques peuvent améliorer les modèles d'IA générative pour la découverte de médicaments, produisant davantage de peptides réussis – particulièrement quand les données d'entraînement sont rares. Utilisant le système hybride quantique-classique d'ORCA Computing, l'équipe a généré et validé des peptides novateurs en laboratoire.

Une équipe de l'Université technique du Danemark (DTU), dirigée par le professeur Timothy Patrick Jenkins, a intégré avec succès un système hybride quantique-classique d'ORCA Computing dans un flux de travail d'IA générative. L'objectif était de concevoir de nouveaux peptides — de courtes chaînes d'acides aminés — capables de se lier à des protéines spécifiques, une étape cruciale pour le développement de vaccins et d'immunothérapies.

Les tests en laboratoire ont démontré que le modèle optimisé par l'informatique quantique surpassait les modèles classiques, surtout lorsque les données d'entraînement étaient limitées. Cette avancée est majeure pour créer des traitements adaptés aux populations sous-étudiées d'Asie et d'Afrique, la recherche médicale actuelle étant majoritairement centrée sur les populations occidentales.

Les chercheurs ont précisé que la puissance actuelle des ordinateurs quantiques reste limitée, empêchant encore le codage d'anticorps complets. Néanmoins, cette étude prouve l'existence d'applications commerciales à court terme pour le quantique dans la découverte de médicaments.

Réalisé sur leur temps libre avec des fonds mutualisés, ce projet devrait maintenant s'étendre à des protéines plus complexes et des modèles d'IA plus poussés. Le professeur Jenkins envisage également d'utiliser cette méthode pour concevoir des antidotes synthétiques contre les venins de serpents et pour lutter contre des maladies négligées.

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