Moderna et IBM QUANTUM travaillent à l’élaboration d’un pipeline de biotechnologie quantique.
Moderna est une entreprise pharmaceutique et biotechnologiques de premier plan. Pionnier dans le domaine des médicaments à ARN messager (ARNm) et des vaccins, l’organisme utilise des molécules d’ARNm qui jouent un rôle crucial dans l’organisme pour traiter et prévenir les maladies. Aujourd’hui, Moderna explore l’application de l’informatique quantique dans la conception de médicaments à ARNm grâce à un partenariat avec IBM dans les domaines de la recherche et des technologies.
Le corps humain contient plus de 100 000 types de protéines et chaque protéine est dérivée de l’ARNm. Depuis des décennies, les scientifiques savent que l’ARNm a la capacité de constituer la base d’une nouvelle classe de médicaments capables de prendre en charge les maladies au niveau le plus fondamental de la fonction cellulaire. Moderna est un leader dans la mise en œuvre de ces concepts.
La société a utilisé la technologie de l’ARNm pour indiquer aux cellules de produire des protéines susceptibles de prévenir ou de traiter des maladies jusqu’alors considérées comme incurables.
Bien que les ordinateurs classiques soient des outils puissants dans le développement de l’ARNm, ils ont des limites pour résoudre les problèmes à forte intensité de calcul. Face à ces défis, l’informatique quantique offre une nouvelle approche prometteuse, en complément des méthodes classiques, dont les algorithmes actuels atteignent leurs limites.
L’un des principaux défis de Moderna est de développer les instructions de la technologie ARNm qui indiqueront avec précision au corps comment créer des protéines capables de traiter les maladies. Pour une protéine donnée, il existe un nombre astronomique de séquences d’ARNm possibles susceptibles de la coder, ce qui complique l’optimisation.
Pour résoudre un problème médical lié à l’ARNm, les chercheurs commencent par identifier les mécanismes biologiques impliqués dans une maladie et par déterminer quelle protéine peut moduler ce processus. Ensuite, ils identifient une séquence nucléotidique qui encode cette protéine. En plus d’encoder la protéine, les chercheurs doivent s’assurer que la séquence est stable dans l’organisme. Ils doivent également s’assurer qu’il peut être produit en quantité suffisante pour être efficace, sans déclencher une réponse immunitaire indésirable. Cela requiert une connaissance approfondie de la chimie cellulaire, ainsi qu’une puissance informatique importante, pour passer au crible les millions de séquences nucléotidiques possibles et trouver la bonne.
Moderna dispose d’une approche rapide et évolutive pour ce travail de chimie moléculaire, mais l’entreprise est constamment à la recherche de moyens d’améliorer le processus de développement des médicaments à base d’ARNm. Cette volonté a permis à Moderna de lancer le développement de son expertise en informatique quantique, alors que la technologie se situe au seuil des applications utiles.
« Notre objectif est d’améliorer la santé humaine », explique Alexey Galda, directeur scientifique associé, Algorithmes et applications quantiques chez Moderna. « Notre philosophie consiste à recenser tous les outils disponibles, y compris l’informatique quantique, pour les adapter à nos avancées en cours, plutôt que d’attendre que la technologie arrive à maturité. »
Pour prédire comment une molécule d’ARNm se comportera dans l’organisme, il est essentiel de comprendre sa structure secondaire, c’est-à-dire le schéma d’attraction interne entre les nucléotides qui provoque le repliement du brin d’ARN en tiges, boucles et renflements. Ces structures influencent l’efficacité avec laquelle l’ARNm est traduit en protéine, sa stabilité et son interaction avec le mécanisme cellulaire.
Chaque séquence d’ARNm peut, en théorie, se replier en un nombre astronomiquement élevé de structures secondaires, bien que seule une fraction d’entre elles soit plausible compte tenu des lois physiques régissant le comportement moléculaire. En pratique, la molécule a tendance à adopter la structure avec l’énergie libre la plus faible, sa conformation la plus stable dans des conditions physiologiques. La prédiction de cette structure implique la résolution d’un problème complexe d’optimisation combinatoire, ce qui la rend idéale pour les algorithmes quantiques.
Les entreprises partenaires d’IBM découvrent les applications possibles des algorithmes quantiques variationnels (AQV), une classe d’algorithmes pour la recherche d’applications quantiques à court terme, dans des secteurs allant de la finance à l’aérospatiale. La recherche sur les AQV et d’autres algorithmes heuristiques est passionnante car les algorithmes peuvent offrir un avantage quantique, avant l’arrivée des technologies d’informatique quantique de prochaine génération telles que la correction d’erreurs.
Les chercheurs de Moderna et d’IBM ont utilisé le CVaR (valeur à risque conditionnelle), une technique d’évaluation des risques utilisée dans le domaine de la finance, pour améliorer les performances des AQV et trouver des solutions optimales aux problèmes d’optimisation complexes. La CVaR aide les investisseurs à évaluer le risque extrême d’un portefeuille, afin d’estimer la perte d’investissement possible dans des scénarios catastrophe. En informatique quantique, la CVaR concentre le processus d’optimisation sur la partie inférieure de la distribution d’énergie, en ciblant efficacement les solutions les plus prometteuses. La CVaR atténue la variance en concentrant l’optimisation sur la partie à plus faible énergie de la distribution de mesure, en orientant efficacement l’optimiseur classique vers des solutions plus prometteuses tout en réduisant la sensibilité aux données aberrantes bruyantes. Comme la CVaR fonctionne comme une étape de post-traitement classique et légère, elle peut améliorer les AQV sans ajouter de surcharge de calcul importante.
La faible surcharge de calcul de la CVaR est un avantage clé. Bien qu’IBM s’efforce de supprimer le bruit au niveau du matériel grâce à des architectures améliorées telles que le processeur IBM Quantum Heron qui offre des taux d’erreur plus faibles, des techniques supplémentaires d’atténuation des erreurs sont souvent nécessaires. Ces techniques obligent à consacrer des ressources quantiques et classiques à la caractérisation et à la correction des effets de bruit, ce qui peut réduire les capacités de calcul disponibles pour résoudre le problème scientifique réel. Les AQV basés sur la CVaR permettent de réduire cette charge en se concentrant efficacement sur les résultats de mesure de haute qualité à l’aide d’un traitement classique léger, ce qui permet d’utiliser une plus grande capacité du système pour un calcul significatif.
Les ordinateurs quantiques évoluent et gagnent rapidement en robustesse en termes de bruit. Nous sommes entrés dans l’ère de la suprématie quantique, où les ordinateurs quantiques sont capables de fournir des résultats fiables à une échelle qui dépasse les méthodes classiques d’approximation par force brute pour certains problèmes. Jay Gambetta, vice-président d’IBM Quantum, espère que le monde verra les premiers exemples d’avantage quantique d’ici 2026, à condition que les communautés de l’informatique quantique et de l’informatique à haute performance travaillent ensemble pour adopter la technologie. Et l’une des voies vers l’avantage quantique consiste à affiner et à améliorer les méthodes heuristiques. Moderna a travaillé dans ce sens avec IBM en rendant les AQV plus pratiques, car l’entreprise comprend qu’il est possible de faire partie des pionniers dans l’adoption de cette technologie émergente.
« Nous adoptons les nouvelles technologies en amont, car nous préférons les contextualiser selon nos conditions, plutôt que de rattraper notre retard plus tard », assure Wade Davis, vice-président principal, Opérations numériques chez Moderna. « Collaborer avec IBM nous a donné l’occasion de voir ce que cette approche quantique pouvait faire, plutôt que d’attendre qu’elle se manifeste et de devoir ensuite essayer de la comprendre dans l’urgence. »
L’association Moderna-IBM Research a obtenu des résultats impressionnants et explore actuellement des approches quantiques pour la prédiction des structures secondaires. Dans un article publié en 2024 dans le cadre de la conférence IEEE sur l’informatique quantique, ils ont présenté une approche quantique qui pourrait égaler les résultats des solveurs commerciaux classiques dédiés aux problèmes d’optimisation combinatoire.
Dans le cadre de leurs recherches, l’équipe Moderna-IBM a appliqué des AQV basés sur la CvAR au problème de la prédiction de la structure secondaire de l’ARNm. Le résultat obtenu a produit l’une des exécutions AQV les plus importantes et les plus avancées jamais réalisées sur du matériel quantique, et une démonstration du véritable potentiel de l’informatique quantique pour les recherches de Moderna.
En 2024, ce travail a atteint une échelle record pour une simulation de structure secondaire quantique, impliquant jusqu’à 80 qubits et des longueurs de séquence d’ARNm allant jusqu’à 60 nucléotides. À la connaissance des auteurs, personne n’avait jamais simulé des séquences au-delà de 42 nucléotides sur un ordinateur quantique.
Dans des travaux qui seront publiés plus tard en 2025, les chercheurs ont appliqué la même méthodologie à des problèmes allant jusqu’à 156 qubits impliquant 950 portes non locales, une mesure de la complexité des circuits. Ils ont également présenté une nouvelle approche de ce type de problème, appelée optimisation quantique basée sur des circuits quantiques polynomiaux instantanés (IQP). Cette approche basée sur l’échantillonnage, similaire aux AQV basés sur la CvAR, permet d’utiliser de la manière la plus efficace possible les ressources quantiques et classiques dans un environnement informatique quantique à haute performance (HPC) conjoint.
Envisager un pipeline de biotechnologie quantique à court terme
L’objectif final de Moderna n’est pas de remplacer l’informatique classique par des méthodes quantiques, mais de construire un pipeline biotechnologiques à court terme basé sur la technologie quantique. « Très souvent, les gens pensent que la technologie quantique remplace l’informatique classique. Ce n’est pas forcément l’objectif. Votre outil quantique peut aussi vous offrir un ensemble plus diversifié de solutions, c’est-à-dire un ensemble plus diversifié de molécules à générer et à tester dans le laboratoire humide », explique M. Galda. « Disposer de cet outil supplémentaire avec ses propres qualités très spécifiques est extrêmement précieux pour résoudre les problèmes informatiques qui constituent les principaux goulots d’étranglement dans notre workflow.
Je pense que le scénario le plus réaliste est que la technologie quantique augmentera notre calcul classique et offrira certains avantages dans certains domaines. »
IBM envisage d’utiliser de conjointement des méthodes classiques et quantiques pour résoudre les problèmes les plus importants auxquels sont confrontés la société et les entreprises. Le supercalculateur quantique permet de diviser les problèmes en architectures quantiques et classiques, chacune améliorant la capacité de l’autre à fournir rapidement des résultats à des problèmes autrefois insolubles.
L’équipe IBM–Moderna se concentre sur des approches quantiques pour résoudre le problème de la structure secondaire à plus grande échelle.
« Travailler avec IBM, explique Simon Davis, nous a permis de nous associer à une entreprise qui a déjà fait ses preuves en matière de résultats de recherche. Et dans le domaine de l’informatique quantique, il était important qu’IBM dispose d’une feuille de route claire pour développer la technologie et un historique des jalons à atteindre sur cette feuille de route. »
À mesure que l’informatique quantique évolue, Moderna veut être prête à l’utiliser pour avoir le plus grand impact possible sur les gens grâce aux médicaments à ARNm.
Fondée en 2010, Moderna opère à l’intersection de la science, de la technologie et de la santé pour créer des médicaments à ARNm avec une rapidité et une efficacité sans précédent. Grâce aux progrès de la technologie ARNm, Moderna réinvente la façon dont les médicaments sont conçus et transforme la façon d’aborder le traitement et la prévention des maladies pour tous. La société a mis au point l’un des vaccins contre le COVID-19 les plus précoces et les plus efficaces (le Spikevax) et un vaccin contre le virus respiratoire syncytial (RSV). La plateforme ARNm de Moderna a permis le développement de thérapies et de vaccins pour les maladies infectieuses, l’immuno-oncologie, les maladies rares et les maladies auto-immunes. Forte d’une culture unique et d’une équipe internationale motivée par les valeurs et l’état d’esprit de Moderna, la société veut contribuer à changer l’avenir de la santé humaine de manière responsable et elle s’efforce d’avoir le plus grand impact possible sur les personnes grâce à des médicaments basés sur l’ARNm.
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Exemples donnés à titre indicatif uniquement. Les résultats dépendent des configurations et des conditions du client et ne peuvent donc être généralisés.