Verwendung von Quantenannealing zur Gestaltung von Gitter-Proteinen

Quantenannealing hat sich als vielversprechend erwiesen, um Lösungen für schwierige Optimierungsprobleme zu finden, einschließlich der Proteinstrukturierung. Kürzlich haben wir den D-Wave Advantage Quantenannealer verwendet, um das Faltungsproblem in einem grobkörnigen Gittermodell, dem HP-Modell, zu erforschen, in dem Aminosäuren in zwei breite Gruppen klassifiziert werden: hydrophob (H) und polar (P). Mit einem Satz von 22 HP-Sequenzen mit bis zu 64 Aminosäuren haben wir die schnelle und konsistente Identifizierung der korrekten Grundzustände des HP-Modells unter Verwendung des D-Wave hybriden Quanten-klassischen Solvers demonstriert. Eine ebenso relevante biophysikalische Herausforderung, das sogenannte Problem der Protein-Designs, ist das Gegenteil des oben Genannten, bei dem es darum geht, Proteinsequenzen vorherzusagen, die sich zu einer gegebenen Struktur falten. Hier nähern wir uns dem Designproblem mit einem zweistufigen Verfahren, das auf einer D-Wave-Maschine implementiert und ausgeführt wird. Im ersten Schritt führen wir eine reine Sequenzraum-Suche durch, indem wir den Typ der Aminosäure an jeder Sequenzposition variieren und Sequenzen suchen, die die HP-Modellenergie der Zielstruktur minimieren. Nachdem wir diese Aufgabe auf eine Ising-Spin-Glas-Darstellung abgebildet haben, verwenden wir einen hybriden Quanten-klassischen Solver, um energ optimale Sequenzen für Strukturen mit 30-64 Aminosäuren zu liefern, mit einer Erfolgsquote von 100%. Im zweiten Schritt filtern wir die optimierten Sequenzen aus dem ersten Schritt entsprechend ihrer Fähigkeit, sich zur beabsichtigten Struktur zu falten. Darüber hinaus versuchen wir, das Sequenzoptimierungsproblem nur mit dem QPU zu lösen, was uns auf Größen von 20 beschränkt, aufgrund exponentiell sinkender Erfolgsquoten. Um die reinen QPU-Ergebnisse zu beleuchten, untersuchen wir die Auswirkungen von Steuerfehlern, die durch eine fehlerhafte Implementierung des beabsichtigten Hamiltonians auf dem QPU verursacht werden, indem wir die Schrödinger-Gleichung numerisch analysieren. Wir stellen fest, dass die simulierten Erfolgsquoten in Anwesenheit von Steuerrauschen halbquantitativ die bescheidenen reinen QPU-Ergebnisse für größere Ketten reproduzieren.