Американські дослідники з компаній IBM та Moderna використали квантове моделювання для прогнозування складної вторинної структури білка послідовності мРНК довжиною 60 нуклеотидів — найдовшої з будь-коли змодельованих на квантовому комп’ютері.

мРНК — матрична інформаційна рибонуклеїнова кислота — молекула, що переносить генетичну інформацію від ДНК до рибосом. Вона керує синтезом білка у клітинах і використовується для створення вакцин, що викликають специфічну імунну відповідь. 

Поширена думка, що вся інформація, необхідна для того, аби білок набув тривимірної конформації, міститься в його амінокислотній послідовності. І хоча мРНК складається з одного ланцюга амінокислот, вона має вторинну білкову структуру, що складається із серії складок, які забезпечують специфічну тривимірну форму цієї молекули.

Кількість ймовірних варіантів згортання збільшується експоненційно із кожним доданим нуклеотидом. Це ускладнює передбачення форми молекули РНК у більших масштабах. Експеримент, проведений IBM та Moderna ще у 2024 році, продемонстрував, як квантові обчислення можуть бути використані у якості додаткового інструмента для прогнозування. 

Традиційно такі прогнози ґрунтувалися на двійкових класичних комп’ютерах та моделях штучного інтелекту, таких як AlphaFold від Google DeepMind. У новому дослідженні зазначається, що алгоритми цих класичних архітектур можуть обробляти послідовності мРНК, що складаються з сотень та тисяч нуклеотидів, однак за виключенням більш складних елементів, таких як “псевдовузли”. 

Псевдовузли являють собою складні вигини і форми у вторинній структурі молекули, здатні до більш складних внутрішніх взаємодій, ніж звичайні складки. Через їхнє виключення потенційна точність будь-якої моделі прогнозування згортання білка принципово обмежена.

Розуміння і прогнозування найдрібніших деталей структури білків молекули мРНК має ключове значення для розробки більш надійних прогнозів і більш ефективних вакцин на базі мРНК. Дослідники сподіваються подолати обмеження, притаманні найпотужнішим суперкомп’ютерам та моделям ШІ. 

Науковці провели велику кількість експериментів, використовуючи алгоритми квантового моделювання, що базувались на кубітах, для моделювання структури молекул мРНК. Спочатку вони використовували лише 80 кубітів з можливих 156 на квантовому процесорі R2 Heron. Дослідники застосували варіаційний квантовий алгоритм на основі умовної цінності під ризиком — алгоритм квантової оптимізації, змодельований за зразком певних методів, що використовуються для аналізу складних взаємодій, таких як методи уникнення зіткнень та оцінки фінансових ризиків — щоб передбачити вторинну структуру білка послідовності мРНК довжиною 60 нуклеотидів.

До цього кращим результатом для квантової імітаційної моделі була послідовність з 42 нуклеотидів. Дослідники масштабували експеримент, застосувавши сучасні методи виправлення помилок для усунення шуму, що генерується квантовими флуктуаціями.

Дослідження продемонструвало можливість ефективного застосування квантових обчислень для передбачення структури мРНК довжиною 60 нуклеотидів. Науковці також провели попереднє дослідження, яке продемонструвало можливість використання до 354 кубітів для тих самих алгоритмів в умовах відсутності шуму.

За словами авторів дослідження, збільшення кількості кубітів, що використовуються для запуску алгоритма, за одночасного масштабування алгоритмів для додаткових підпрограм має значно покращити точність моделювання та можливості прогнозування довших послідовностей. Однак ці методи вимагають розробки передових технологій для вбудовування цих проблемно-орієнтованих схем у існуюче квантове обладнання

Результати дослідження опубліковані на сервері препринтів arXiv

 Джерело: LiveScience