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量子折り紙:タンパク質折り畳みと構造予測の未来を開く

28
3月
,
2024
シャハフ・アスバン博士

タンパク質フォールディングのパズル:量子力学的な解が現れる

タンパク質の折り畳みは、自然の折り紙である。アミノ酸の直鎖は、タンパク質の生物学的機能を決定する特定の立体形状に折り畳まれる。一枚の紙を無数の形に折ることができるように、タンパク質鎖も理論的には天文学的な数の構成をとることができる。しかし、各タンパク質は、数ミリ秒のうちに確実に一つの本来の構造に折り畳まれる。アミノ酸配列のみからこの折りたたみ構造を計算することは、数十年来、計算生物学における壮大な課題であった。古典的な計算機では、折りたたみ過程のシミュレーションは非常に複雑であり、可能性のあるタンパク質のコンフォメーションの広大なランドスケープを逐次探索しなければならないため、苦戦を強いられている。そこで、量子コンピューターが根本的に新しいアプローチを提供する。量子力学の原理を利用することで、量子コンピューターは天文学的なタンパク質構造の探索空間を効率的にナビゲートすることができ、タンパク質フォールディングの理解と、重要な生体分子の立体構造を予測する能力に革命をもたらすことが期待される。

量子パラレリズム:タンパク質立体配座の広大な風景をナビゲートする

量子コンピューターは、タンパク質のフォールディング問題に取り組む上でパラダイムシフトをもたらす。古典的なコンピューターが0か1のビットで動作するのに対し、量子コンピューターは複数の状態を同時に重ね合わせた量子ビットを使用する。これにより、量子コンピューターは多くの計算を並行して行うことができ、特定のタスクを指数関数的に高速化することができる。タンパク質のフォールディングの文脈では、量子コンピューターは、多くの異なるタンパク質の配置の重ね合わせを量子状態で符号化し、量子アルゴリズムを利用して、本来のフォールディング構造に対応する最もエネルギーの低い状態を見つけることができる。この量子並列性により、タンパク質鎖の長さに比例して指数関数的に増大する、膨大なタンパク質立体構造の可能性を効率的に探索することが可能になる。近年、タンパク質フォールディングのための量子アルゴリズムの開発が大きく進展し、現在の量子ハードウェアを用いた小さなタンパク質での実証実験が行われている。しかし、これらの技術の実用化はまだ始まったばかりであり、利用可能な量子コンピューターの規模や質にも限界がある。量子技術の進歩が進むにつれて、量子コンピューターがタンパク質フォールディングの暗号を解読する可能性は、ますます現実味を帯びてきている。

キュービットでタンパク質をコードする:格子モデルと変分アルゴリズム

量子タンパク質フォールディングアルゴリズムの核心は、フォールディング問題を量子計算に適した形式に変換することにある。一般的な手法の一つは、タンパク質を格子モデルで表現することで、各アミノ酸は2次元または3次元の格子上の点を占める。各アミノ酸が2次元あるいは3次元の格子上の点を占める。タンパク質鎖はこの格子に通され、各格子点はアミノ酸が存在しうる位置を表す。ゴールは、隣接するアミノ酸間の相互作用と、特定の環境に対する各アミノ酸の本質的な好み(例えば、疎水性アミノ酸はタンパク質のコアに埋もれることを好む)を考慮して、タンパク質の全体的なエネルギーを最小化する格子配置を見つけることである。数学的には、この最適化問題は量子ハミルトニアン(タンパク質のエネルギーランドスケープを捉える演算子)にエンコードされる。このハミルトニアンの最もエネルギーの低い固有状態が、本来の折り畳まれた構造に対応する。この基底状態を見つけるために、変分量子アルゴリズムが用いられる。このハイブリッド量子古典アルゴリズムは、パラメータ化された量子回路を用いて、異なる折りたたみ構造を表す試行量子状態を準備する。回路のパラメータは、ハミルトニアンの期待値を最小化するために、古典コンピュータを用いて繰り返し最適化され、量子状態は徐々に最もエネルギーの低い折りたたみ構造へと進化する。

タンパク質フォールディングのための量子回路の構築:解析、測定、最適化戦略

変分フォールディング・アルゴリズムで使用される量子回路は、初期状態の準備、パラメータ化されたアサッツ、ハミルトニアン項の測定の3つの主要なコンポーネントで構成される。初期状態とは、例えば全ての量子ビットが|0ɾ状態にあるような単純な積状態である。アンサッツは、量子ビット間の相関を導入するパラメタ化された量子ゲートのシーケンスであり、回路が複雑なタンパク質構成を表現することを可能にする。アンサッツの設計は非常に重要であり、解の状態を含むのに十分な表現力を持ち、なおかつ効率的に訓練できるものでなければならない。一般的なアプローチとしては、タンパク質の構造に関する知識を取り入れた問題解決型アナザッツと、利用可能な量子ハードウェアとの互換性を優先したハードウェア効率型アナザッツがあります。例えば、格子状タンパク質フォールディングモデルに対する問題着想型アサッツは、各アミノ酸の向きを表す量子ビットに回転ゲートを適用し、隣接するアミノ酸を表す量子ビット間にエンタングルゲートを適用することで、アミノ酸間の相互作用を表現します。 

数学的には、格子タンパク質フォールディング・ハミルトニアンは次のように表すことができる:

H = ∑ᵢ Jᵢ(σᵼ) + ∑ᵢ hᵢ σˣᵢ

ここでσとσˣは量子ビットに作用するパウリ演算子、Jᵢ,はアミノ酸iとj間の相互作用エネルギー、hᵢは各アミノ酸に作用する外場を表す。直感的には、このハミルトニアンは隣接するアミノ酸間の相互作用(第1項)と各アミノ酸の個別エネルギー(第2項)の定式化と解釈できる。

パラメータθを持つパラメタライズド・アンサッツ回路によって準備された、与えられた試行状態|ψ(θ)⟩に対するこのハミルトニアンの期待値は、次式で与えられる:

E(θ)= ⟨|H|ψ(θ)⟩ = ∑Jᵢˇᵢˇ σᶻᶻˇ|ψ(θ)⟩ + ∑ᵢ hᵢ|σǓᵢ|ψ(θ)⟩

この期待値を評価するには、量子コンピュータ上で個々の項⟨ψ(θ)|σ↪LBB_1D62↩ ⊗ σᶻˇを測定する必要があります。これはハミルトニアン平均と呼ばれる手法で実現され、量子回路を異なる測定設定で複数回実行し、各項を推定する。古典的なオプティマイザは、これらの測定された期待値を用いてアンサッツパラメータθを更新し、収束するまでE(θ)を繰り返し最小化する。

変分アルゴリズムの性能をさらに向上させるために、対断熱駆動のような高度な戦略を採用することができます。対断熱ドライブは、基底状態からの遷移を抑制するために、追加の項をアサッツに導入し、最適化を効果的に解に導く。これらのテクニックは、現在進行中の量子ハードウェアの改良と相まって、量子コンピュータを使ってタンパク質の構造を正確に予測するという目標に近づいている。

Classiq:タンパク質フォールディングのための量子アルゴリズム設計を自動化し、研究者に力を与える

量子ソフトウェアのリーディングカンパニーであるClassiq社は、量子コンピューティングをタンパク質フォールディングに応用するパイオニアです。Classiqの量子アルゴリズム設計プラットフォームにより、研究者はタンパク質フォールディング・シミュレーション用の量子回路を効率的に開発・最適化することができます。Classiqは、ハードウェアに依存しない高レベルの量子アルゴリズム記述言語を提供することで、ユーザーはフォールディング・アルゴリズムの計算ロジックに集中することができ、プラットフォームは対応する量子回路を自動的に合成します。この抽象化されたレイヤーにより、研究者は複雑な量子回路を手動で設計することなく、様々なアンサット、ハミルトニアン、最適化戦略を迅速にプロトタイプ化し、ベンチマークすることができる。さらに、Classiqのハードウェアを考慮した合成技術により、生成される回路はターゲットとなる量子コンピュータのゲートセットや量子ビットの接続性などの特性に合わせて調整されます。これにより、超伝導量子ビットからトラップされたイオンまで、さまざまな量子コンピューティング・プラットフォーム上で折り畳みアルゴリズムをシームレスに展開することが可能になります。例えば、Classiqのプラットフォームを利用して、イオントラップ量子コンピュータ上に小さなタンパク質の変分フォールディングアルゴリズムが実装されました。Classiqの自動回路合成・最適化機能を活用することで、研究者はフォールディング問題を効率的にイオントラップ・アーキテクチャにマッピングすることができ、タンパク質のエネルギーランドスケープの高忠実度シミュレーションを実現した。量子ハードウェアの進歩に伴い、Classiqのソフトウェア・プラットフォームは、量子タンパク質フォールディングを幅広い研究者や産業界で利用できるようにするために、ますます重要な役割を果たすでしょう。

Ab Initio Foldingから量子パワー創薬へ:量子構造生物学の未来

量子コンピュータの量子ビット数が増加し、量子コンピュータの品質が向上するにつれて、量子コンピュータがタンパク質の折りたたみ予測に革命をもたらす可能性がますます具体的になってきている。近い将来、数百から数千の高品質量子ビットを持つ量子コンピューターによって、第一原理タンパク質フォールディングが可能になるかもしれない。これは創薬などの分野にとっては画期的なことで、研究者は病気に関連するタンパク質の構造を迅速かつ正確に決定し、その機能を調節するための標的治療薬を設計することができるようになる。量子コンピューターはまた、カスタマイズされた機能を持つ新規タンパク質の設計を加速し、生体触媒、バイオマテリアル、合成生物学などの分野で新たな可能性を開くことができる。

すでにいくつかの研究グループや企業が、こうした目標に向けて前進している。例えば、Google AI Quantumは、Sycamore量子プロセッサー上で単純なタンパク質ダイナミクスのシミュレーションが可能であることを実証している[1]。IBM Qもまた、同社の量子ハードウェア上でタンパク質フォールディングの変分量子アルゴリズムを探求している[2]。ProteinQureやPolaris Quantum Biotechのような新興企業は、創薬やタンパク質設計のアプリケーションに特化した量子コンピューティング・プラットフォームを開発している。

長期的には、量子フォールディング・アルゴリズムを分子動力学シミュレーションのような古典的手法と統合することで、タンパク質のモデリングに強力なマルチスケールアプローチを提供できるだろう。量子コンピューターを使って膨大な配置空間を効率的に探索し、低エネルギー構造を特定することができる。このハイブリッドな量子・古典的アプローチは、両者の長所を併せ持つものである。

タンパク質フォールディングのパズル:量子力学的な解が現れる

タンパク質の折り畳みは、自然の折り紙である。アミノ酸の直鎖は、タンパク質の生物学的機能を決定する特定の立体形状に折り畳まれる。一枚の紙を無数の形に折ることができるように、タンパク質鎖も理論的には天文学的な数の構成をとることができる。しかし、各タンパク質は、数ミリ秒のうちに確実に一つの本来の構造に折り畳まれる。アミノ酸配列のみからこの折りたたみ構造を計算することは、数十年来、計算生物学における壮大な課題であった。古典的な計算機では、折りたたみ過程のシミュレーションは非常に複雑であり、可能性のあるタンパク質のコンフォメーションの広大なランドスケープを逐次探索しなければならないため、苦戦を強いられている。そこで、量子コンピューターが根本的に新しいアプローチを提供する。量子力学の原理を利用することで、量子コンピューターは天文学的なタンパク質構造の探索空間を効率的にナビゲートすることができ、タンパク質フォールディングの理解と、重要な生体分子の立体構造を予測する能力に革命をもたらすことが期待される。

量子パラレリズム:タンパク質立体配座の広大な風景をナビゲートする

量子コンピューターは、タンパク質のフォールディング問題に取り組む上でパラダイムシフトをもたらす。古典的なコンピューターが0か1のビットで動作するのに対し、量子コンピューターは複数の状態を同時に重ね合わせた量子ビットを使用する。これにより、量子コンピューターは多くの計算を並行して行うことができ、特定のタスクを指数関数的に高速化することができる。タンパク質のフォールディングの文脈では、量子コンピューターは、多くの異なるタンパク質の配置の重ね合わせを量子状態で符号化し、量子アルゴリズムを利用して、本来のフォールディング構造に対応する最もエネルギーの低い状態を見つけることができる。この量子並列性により、タンパク質鎖の長さに比例して指数関数的に増大する、膨大なタンパク質立体構造の可能性を効率的に探索することが可能になる。近年、タンパク質フォールディングのための量子アルゴリズムの開発が大きく進展し、現在の量子ハードウェアを用いた小さなタンパク質での実証実験が行われている。しかし、これらの技術の実用化はまだ始まったばかりであり、利用可能な量子コンピューターの規模や質にも限界がある。量子技術の進歩が進むにつれて、量子コンピューターがタンパク質フォールディングの暗号を解読する可能性は、ますます現実味を帯びてきている。

キュービットでタンパク質をコードする:格子モデルと変分アルゴリズム

量子タンパク質フォールディングアルゴリズムの核心は、フォールディング問題を量子計算に適した形式に変換することにある。一般的な手法の一つは、タンパク質を格子モデルで表現することで、各アミノ酸は2次元または3次元の格子上の点を占める。各アミノ酸が2次元あるいは3次元の格子上の点を占める。タンパク質鎖はこの格子に通され、各格子点はアミノ酸が存在しうる位置を表す。ゴールは、隣接するアミノ酸間の相互作用と、特定の環境に対する各アミノ酸の本質的な好み(例えば、疎水性アミノ酸はタンパク質のコアに埋もれることを好む)を考慮して、タンパク質の全体的なエネルギーを最小化する格子配置を見つけることである。数学的には、この最適化問題は量子ハミルトニアン(タンパク質のエネルギーランドスケープを捉える演算子)にエンコードされる。このハミルトニアンの最もエネルギーの低い固有状態が、本来の折り畳まれた構造に対応する。この基底状態を見つけるために、変分量子アルゴリズムが用いられる。このハイブリッド量子古典アルゴリズムは、パラメータ化された量子回路を用いて、異なる折りたたみ構造を表す試行量子状態を準備する。回路のパラメータは、ハミルトニアンの期待値を最小化するために、古典コンピュータを用いて繰り返し最適化され、量子状態は徐々に最もエネルギーの低い折りたたみ構造へと進化する。

タンパク質フォールディングのための量子回路の構築:解析、測定、最適化戦略

変分フォールディング・アルゴリズムで使用される量子回路は、初期状態の準備、パラメータ化されたアサッツ、ハミルトニアン項の測定の3つの主要なコンポーネントで構成される。初期状態とは、例えば全ての量子ビットが|0ɾ状態にあるような単純な積状態である。アンサッツは、量子ビット間の相関を導入するパラメタ化された量子ゲートのシーケンスであり、回路が複雑なタンパク質構成を表現することを可能にする。アンサッツの設計は非常に重要であり、解の状態を含むのに十分な表現力を持ち、なおかつ効率的に訓練できるものでなければならない。一般的なアプローチとしては、タンパク質の構造に関する知識を取り入れた問題解決型アナザッツと、利用可能な量子ハードウェアとの互換性を優先したハードウェア効率型アナザッツがあります。例えば、格子状タンパク質フォールディングモデルに対する問題着想型アサッツは、各アミノ酸の向きを表す量子ビットに回転ゲートを適用し、隣接するアミノ酸を表す量子ビット間にエンタングルゲートを適用することで、アミノ酸間の相互作用を表現します。 

数学的には、格子タンパク質フォールディング・ハミルトニアンは次のように表すことができる:

H = ∑ᵢ Jᵢ(σᵼ) + ∑ᵢ hᵢ σˣᵢ

ここでσとσˣは量子ビットに作用するパウリ演算子、Jᵢ,はアミノ酸iとj間の相互作用エネルギー、hᵢは各アミノ酸に作用する外場を表す。直感的には、このハミルトニアンは隣接するアミノ酸間の相互作用(第1項)と各アミノ酸の個別エネルギー(第2項)の定式化と解釈できる。

パラメータθを持つパラメタライズド・アンサッツ回路によって準備された、与えられた試行状態|ψ(θ)⟩に対するこのハミルトニアンの期待値は、次式で与えられる:

E(θ)= ⟨|H|ψ(θ)⟩ = ∑Jᵢˇᵢˇ σᶻᶻˇ|ψ(θ)⟩ + ∑ᵢ hᵢ|σǓᵢ|ψ(θ)⟩

この期待値を評価するには、量子コンピュータ上で個々の項⟨ψ(θ)|σ↪LBB_1D62↩ ⊗ σᶻˇを測定する必要があります。これはハミルトニアン平均と呼ばれる手法で実現され、量子回路を異なる測定設定で複数回実行し、各項を推定する。古典的なオプティマイザは、これらの測定された期待値を用いてアンサッツパラメータθを更新し、収束するまでE(θ)を繰り返し最小化する。

変分アルゴリズムの性能をさらに向上させるために、対断熱駆動のような高度な戦略を採用することができます。対断熱ドライブは、基底状態からの遷移を抑制するために、追加の項をアサッツに導入し、最適化を効果的に解に導く。これらのテクニックは、現在進行中の量子ハードウェアの改良と相まって、量子コンピュータを使ってタンパク質の構造を正確に予測するという目標に近づいている。

Classiq:タンパク質フォールディングのための量子アルゴリズム設計を自動化し、研究者に力を与える

量子ソフトウェアのリーディングカンパニーであるClassiq社は、量子コンピューティングをタンパク質フォールディングに応用するパイオニアです。Classiqの量子アルゴリズム設計プラットフォームにより、研究者はタンパク質フォールディング・シミュレーション用の量子回路を効率的に開発・最適化することができます。Classiqは、ハードウェアに依存しない高レベルの量子アルゴリズム記述言語を提供することで、ユーザーはフォールディング・アルゴリズムの計算ロジックに集中することができ、プラットフォームは対応する量子回路を自動的に合成します。この抽象化されたレイヤーにより、研究者は複雑な量子回路を手動で設計することなく、様々なアンサット、ハミルトニアン、最適化戦略を迅速にプロトタイプ化し、ベンチマークすることができる。さらに、Classiqのハードウェアを考慮した合成技術により、生成される回路はターゲットとなる量子コンピュータのゲートセットや量子ビットの接続性などの特性に合わせて調整されます。これにより、超伝導量子ビットからトラップされたイオンまで、さまざまな量子コンピューティング・プラットフォーム上で折り畳みアルゴリズムをシームレスに展開することが可能になります。例えば、Classiqのプラットフォームを利用して、イオントラップ量子コンピュータ上に小さなタンパク質の変分フォールディングアルゴリズムが実装されました。Classiqの自動回路合成・最適化機能を活用することで、研究者はフォールディング問題を効率的にイオントラップ・アーキテクチャにマッピングすることができ、タンパク質のエネルギーランドスケープの高忠実度シミュレーションを実現した。量子ハードウェアの進歩に伴い、Classiqのソフトウェア・プラットフォームは、量子タンパク質フォールディングを幅広い研究者や産業界で利用できるようにするために、ますます重要な役割を果たすでしょう。

Ab Initio Foldingから量子パワー創薬へ:量子構造生物学の未来

量子コンピュータの量子ビット数が増加し、量子コンピュータの品質が向上するにつれて、量子コンピュータがタンパク質の折りたたみ予測に革命をもたらす可能性がますます具体的になってきている。近い将来、数百から数千の高品質量子ビットを持つ量子コンピューターによって、第一原理タンパク質フォールディングが可能になるかもしれない。これは創薬などの分野にとっては画期的なことで、研究者は病気に関連するタンパク質の構造を迅速かつ正確に決定し、その機能を調節するための標的治療薬を設計することができるようになる。量子コンピューターはまた、カスタマイズされた機能を持つ新規タンパク質の設計を加速し、生体触媒、バイオマテリアル、合成生物学などの分野で新たな可能性を開くことができる。

すでにいくつかの研究グループや企業が、こうした目標に向けて前進している。例えば、Google AI Quantumは、Sycamore量子プロセッサー上で単純なタンパク質ダイナミクスのシミュレーションが可能であることを実証している[1]。IBM Qもまた、同社の量子ハードウェア上でタンパク質フォールディングの変分量子アルゴリズムを探求している[2]。ProteinQureやPolaris Quantum Biotechのような新興企業は、創薬やタンパク質設計のアプリケーションに特化した量子コンピューティング・プラットフォームを開発している。

長期的には、量子フォールディング・アルゴリズムを分子動力学シミュレーションのような古典的手法と統合することで、タンパク質のモデリングに強力なマルチスケールアプローチを提供できるだろう。量子コンピューターを使って膨大な配置空間を効率的に探索し、低エネルギー構造を特定することができる。このハイブリッドな量子・古典的アプローチは、両者の長所を併せ持つものである。

"キュービット・ガイのポッドキャスト "について

The Qubit Guy(弊社最高マーケティング責任者ユヴァル・ボーガー)がホストを務めるこのポッドキャストは、量子コンピューティングのオピニオンリーダーをゲストに迎え、量子コンピューティングエコシステムに影響を与えるビジネスや技術的な疑問について議論します。ゲストは、量子コンピュータのソフトウェアやアルゴリズム、量子コンピュータのハードウェア、量子コンピューティングの主要なアプリケーション、量子産業の市場調査などについて興味深い見解を提供します。

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