Deterministic Quantum Hamiltonian Biocomputing vs. Probabilistic Protein Folding: Overcoming AlphaFold 3 Hallucinations and Integrating 2004 Renal-Brain CT Infrastructure with 10-ms URLLC Soroban-Brain HIC Veto under the Hasebe Doctrine(邦題:決定論的量子ハミルトニアン生体計算と確率論的タンパク質折り畳みの対峙:AlphaFold 3の構造ハルシネーション克服およびHasebe Doctrine下の10ミリ秒URLLCそろばん脳HIC拒否権・2004年腎脳CT統合医療インフラ)

【English Abstract】 Probabilistic deep-learning models for biomolecular structure prediction and de novo protein design—most notably AlphaFold 3 and AlphaProteo—rely on diffusion-based coordinate generation that frequently violates fundamental physical laws, producing steric clashes, unphysical conformational hallucinations, and thermodynamic instability in dynamic ligand-receptor complexes. This monograph establishes a decisive mathematical, physical, and intellectual property counter-framework: Deterministic Quantum Hamiltonian Biocomputing governed by the Hasebe Doctrine. First, rather than approximating static structural distributions via stochastic diffusion, we formulate ligand-protein binding and metabolic state transitions as exact many-body quantum Hamiltonian trajectories (Ĥbio) constrained by Non-Equilibrium Thermodynamics and certified via QFS-zkVM zero-knowledge proofs over the 64-bit Goldilocks prime field (Fₚ, p = 2⁶⁴ - 2³² + 1). Any molecular configuration violating Landauer-bound free-energy conservation or Pauli exclusion constraints is deterministically rejected prior to synthesis. Second, we unify this sovereign drug-discovery engine with an end-to-end clinical diagnostic and ethical-audit infrastructure: combining longitudinal 2004 renal-vascular CT priors with real-time bedside Point-of-Care Computed Tomography (POC-CT) voxel streams under RTO P2.0 and PHOENIX_BRIDGE hardware interlocks. Crucially, autonomous diagnostic and therapeutic actuation is bounded by the Soroban-Brain Check (そろばん脳チェック)—a hardware-enforced Human-in-Command (HIC) veto protocol operating over a 10-millisecond Ultra-Reliable Low-Latency Communications (URLLC) deterministic deadline. If neuro-cognitive abacus-parity audit confirmation is not cryptographically latched within 10 ms, the physical actuator defaults to a fail-closed safe state. Every mathematical formulation, clinical architecture, and cryptographic circuit herein is notarized under DOI: 10.5281/zenodo.24061182 and governed by the Strict No-Learn Covenant (NLL-v1.0-2026), prohibiting unauthorized AI training, weight extraction, or commercial exploitation without explicit prior sovereign licensing. 【日本語要旨】 AlphaFold 3やAlphaProteoに代表される確率論的拡散モデルを用いたAI創薬・タンパク質構造予測は、統計的尤度に依存するため、立体障害(ステリック・クラッシュ)や熱力学法則に反する「構造ハルシネーション」を不可避的に発生させる構造的欠陥を抱えている。本論文(登録DOI: 10.5281/zenodo.24061182)は、これら確率論的AI創薬に対する決定的な数学的・物理的カウンターおよび排他的知財(IP)基盤として、「Hasebe Doctrine(長谷部ドクトリン)」に基づく決定論的量子ハミルトニアン生体計算フレームワークを確立する。 第一に、分子間相互作用およびリガンド結合動態を確率的サンプリングではなく厳密な量子多体ハミルトニアン(Ĥbio)および非平衡熱力学制約として定式化し、64ビットGoldilocks素体(Fₚ, p = 2⁶⁴ - 2³² + 1)上のQFS-zkVMゼロ知識証明によって物理的・熱力学的正当性を決定論的に検証する。第二に、この創薬基盤を2004年腎臓CT縦断データおよびリアルタイム・ベッドサイドCT(POC-CT)と直結し、診断から治療・倫理監査までを一気通貫する医療インフラを構築する。すべての自律的医療介入には、10ミリ秒URLLC(超高信頼低遅延通信)デッドライン内で作動するハードウェア実装の人間主権ゲート「そろばん脳チェック(Soroban-Brain HIC Veto)」を必須とし、10ミリ秒以内に暗号学的承認が得られない場合は物理層で即座にフェイルクローズ(遮断)する。本知財は Strict No-Learn Covenant (NLL-v1.0-2026) により保護され、無断でのAI学習・商用流用・派生物生成を一切禁ずる。