Ressourcenanalyse von Quantenalgorithmen für grobkörnige Proteinfaltmodelle

Proteinfaltprozesse sind ein wesentlicher Aspekt der Molekularbiologie, der mit herkömmlichen Computern schwer zu simulieren ist. Es hat sich gezeigt, dass Quantenalgorithmen für bestimmte Probleme überlegen sind und dazu beitragen können, diese komplexe Herausforderung der Lebenswissenschaften zu bewältigen. Wir analysieren die Ressourcenanforderungen zur Simulation vereinfachter, aber rechnerisch anspruchsvoller Proteinfaltmodelle auf einem Quantencomputer und bewerten die Durchführbarkeit dieser bestehenden Ansätze im aktuellen und nahen technologischen Umfeld. Wir berechnen die minimale Anzahl von Qubits, Wechselwirkungen und Zwei-Qubit-Gattern, die erforderlich sind, um einen heuristischen Quantenalgorithmus mit den spezifischen Informationen eines Faltungsproblems zu erstellen. Insbesondere konzentrieren wir uns auf die Ressourcen, die benötigt werden, um Quantenoperationen basierend auf dem Hamiltonoperator, der mit den Proteinfaltmodellen für eine gegebene Anzahl von Aminosäuren verbunden ist, zu erstellen. Solche Operationen sind ein grundlegender Bestandteil dieser Quantenalgorithmen, die die Evolution des Quantenstaates für effiziente Berechnungen leiten. Insbesondere untersuchen wir grobkörnige Faltmodelle auf dem Gitter und das fixe Rückgrat-Seitenketten-Konformationsmodell und bewerten deren Kompatibilität mit den Einschränkungen der vorhandenen Quantenhardware, abhängig von verschiedenen Bitkodierungen. Wir kommen zu dem Schluss, dass die erforderliche Anzahl von Qubits innerhalb der aktuellen technologischen Möglichkeiten liegt. Der limitierende Faktor ist jedoch die hohe Anzahl von Wechselwirkungen im Hamiltonoperator, was zu einer Anzahl von Quantenoperationen führt, die heute nicht verfügbar sind. Veröffentlicht von der American Physical Society 2024.