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Modélisation moléculaire et code ultra rapide : Qubit pharmaceuticals met la physique quantique au service des labos pharma

MANUEL MORAGUES
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Modélisation moléculaire et code ultra rapide : Qubit pharmaceuticals met la physique quantique au service des labos pharma

Structure du Spliceosome de levure visualisée avec le logiciel VTX de la start-up.

© Univ. de Limoges, CNAM et Sorbonne-Univ.

Qubit Pharmaceuticals veut aider les labos pharma à développer des médicaments grâce à un outil de modélisation fine des interactions moléculaires qui intègre des effets quantiques tout en limitant le temps de calcul grâce à l'exploitation des supercalculateurs dopés aux processeurs graphiques.

Combiner modélisation fine des interactions moléculaires et calcul rapide, c'est le crédo de Qubit pharmaceuticals, qui vient de clore une levée de fonds d'amorçage menée par le fonds d'investissement spécialisé Quantonation. « Nous faisons rentrer un maximum de physique quantique dans un temps de calcul réduit », résume Jean-Philip Piquemal, directeur scientifique de la start-up et directeur du laboratoire de chimie théorique (CNRS-Sorbonne Université).

Avec sa suite logicielle baptisée Atlas, la start-up entend mettre son savoir-faire issu de recherches menées au sein de quatre laboratoires français et américains au service des laboratoires pharmaceutiques pour les aider à développer des médicaments. Que ce soit dans les phases de criblage – le test d'un grand nombre, jusqu'au million, de molécules – ou d'optimisation des molécules candidates, la simulation numérique est déjà largement utilisée par les industriels. Mais de façon simplifiée.

Inclure les effets à N corps

« Pour simuler de grosses bio-molécules et leurs interactions avec un grand nombre de candidats médicaments dans un temps réduit, la pharmacie simplifie fortement la physique, jusqu'à ignorer complètement les effets quantiques pourtant cruciaux au niveau moléculaire », pointe Jean-Philip Piquemal. La start-up, elle, inclut une partie de la physique quantique dans ses simulations.

« Nous intégrons le couplage global des atomes qui se traduit par des effets dits à N corps qui jouent un rôle important dans les biomolécules portant des charges électriques et des éléments métalliques», avance le scientifique. Et de poursuivre : « Nous sommes même capables de modéliser la formation et la rupture de liaisons entre atomes, ce qui est très intéressant pour la pharmacie. »

Accélération grâce au calcul massivement parallèle et aux GPU

Cette simulation prenant en compte la physique quantique n'est qu'un ingrédient – le plus ancien – de l'innovation de la start-up. Le deuxième réside dans l'optimisation du code pour réduire le temps de calcul. « A partir de 2012, nous avons reformulé nos équations pour pouvoir tourner sur des supercalculateurs massivement parallèles avec jusqu'à 10 000 coeurs de calcul. Notre code, réalisé en 2016, a d'ailleurs reçu le pris Atos-Joseph Fourier en 2018 », souligne Jean-Philip Piquemal.

Comme le deep learning, la modélisation moléculaire de Qubit Pharmaceuticals manipule de très grosses matrices. La start-up a donc pris le virage des processeurs graphiques (GPU) en s'inscrivant dans la convergence entre le calcul intensif (HPC) et l'intelligence artificielle. Une nouvelle adaptation du code qui aboutit à « une accélération des calculs de l'ordre du million sur ces dernières années », selon le directeur scientifique. Une accélération éprouvée en 2019 sur le supercalculateur Jean Zay, après que « le CNRS nous a sélectionnés pour faire la démonstration à pleine échelle d'un code de chimie tournant sur une machine convergée», rappelle Jean-Philip Piquemal.

Le moteur de simulation sur lequel s'appuie la start-up peut aussi se targuer d'être au coeur du premier projet lié au Covid-19 retenu, le 3 avril, dans le cadre de la procédure d'urgence mise en place par le Partenariat pour le calcul avancé en Europe (Prace). Quelque 20 millions d'heures de calcul intensif sur six mois ont été alloués à ce projet, baptisé Covid-HP et mené sous la casquette d'universitaire de Jean-Philip Piquemal, pour simuler les interactions entre le virus SARS-CoV-2 et des molécules candidats médicaments.

Préparer l'arrivée des puces quantiques

La start-up veut aller plus loin et travaille sur l'évolution de ses algorithmes pour préparer l'arrivée des puces quantiques. Avec, pour maître-mot, l'hybridation, soit la répartition des calculs entre processeurs quantiques et classiques. « Un gros boulot en cours consiste à déterminer au niveau industriel quels sont les calculs qui seront réellement accélérés en quantique et quels sont ceux qu'il sera préférable de faire tourner sur des GPU. En interne, nous allons organiser une compétition entre les équipes du quantique et celles du classique. S'ajoutera un travail d'optimisation de cette architecture hybride », détaille le scientifique.

L'objectif reste le même : la vitesse de calcul. « Nous sommes très pragmatiques, nous avons la suprématie classique aujourd'hui et nous allons tout faire pour garder cette suprématie avec l'arrivée du quantique », avance Robert Marino, PDG de la start-up

Environnement graphique pour les chimistes

Le dirigeant insiste sur ce pragmatisme synonyme de mise sur le marché facilitée : « Nos calculs doivent pouvoir tourner sur n'importe quelle plate-forme, dans le cloud ou en local chez nos clients. » Et d'ajouter : « Notre solution Atlas est une solution complète orientée utilisateur. Nous y avons intégré un environnement graphique qui permet aux chimistes de visualiser et manipuler d'énormes molécules rapidement sur un simple PC. »

Avec ce troisième ingrédient de son innovation, Qubit Pharmaceuticals entend d'abord assurer des prestations de services pour les labos pharmas dans l'optimisation des molécules candidates mais compte bien par la suite travailler sur le criblage de molécules pour co-découvrir des molécules d'intérêt avec les labos. Une nouvelle levée de fonds est prévue à l'automne, auprès de « business angels stratégiques » glisse le PDG, qui vise de premiers contrats à la fin de l'année ou début 2021.

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