Шаг ближе к разгадке кода складывания белка
Как квантовый исследователь, я всегда рад видеть прорывные достижения в нашей области. Последнее исследование по сворачиванию белков не является исключением: команда ученых из KiPU Quantum и IonQ добилась значительного прогресса в решении проблем сворачивания белков при помощи 36-кубитного захваченного ионного квантового компьютера и специализированного алгоритма под названием BF-DCQO.
Проблема сворачивания белков: Сложная задача
Сворачивание белка является широко известной проблемой в биохимии, требующей вычислений слишком сложных для классических компьютеров практического решения. Почему это так важно? Ну, форма белка определяет его биологическую функцию, и неправильное сворачивание может привести к таким заболеваниям как болезнь Альцгеймера и болезнь Паркинсона. Если мы сможем лучше понимать и прогнозировать сворачивание, то значительно улучшим разработку лекарств и решим сложные расстройства на молекулярном уровне.
💻 Алгоритм BF-DCQO: Революция?
Алгоритм BF-DCQO — это квантовый метод оптимизации без вариационных ограничений, который позволяет избежать ограничений традиционных вариационных квантовых алгоритмов. Динамически обновляя поля смещения, он направляет квантовую систему к состояниям с более низкой энергией на каждой итерации. Результаты впечатляющие: алгоритм последовательно находит оптимальные или близкие к оптимальным конфигурации сворачивания для трех биологически значимых пептидов.
Сила квантово-классической синергии
Одним из наиболее интересных аспектов данного исследования является взаимодействие между квантовыми и классическими алгоритмами. Исследователи использовали классический алгоритм для уточнения почти оптимальных результатов квантовых вычислений, подчеркивая важность комбинирования различных подходов для достижения практического преимущества квантовых технологий.
Ограничения и направления будущего развития
Хотя результаты обнадеживают, существуют ограничения, требующие внимания. Модели складывания белков были основаны на решетке и не учитывали полную молекулярную динамику или химическую среду. Будущие направления могут включать улучшение квантовой компиляции схем, масштабирование подхода для более длинных белковых цепей и интеграцию более реалистичных моделей сворачивания.
Как однажды сказал Лев Ландау: ‘Самое важное в науке — не столько получить новые факты, сколько найти новые способы их осмысления’. Данное исследование является прекрасным примером того, как квантовые вычисления могут помочь нам по-новому подойти к сложным задачам вроде сворачивания белков.
Следите за новостями в мире квантовых исследований! Чтобы быть в курсе последних событий, подпишитесь на мои обновления.
