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IBMとModernaは、AIを使用せずに、量子PCでmRNAシミュレーション記録を破ります

コンピューティング生物学の大きな進歩が彼女の研究チームによって発表されました IBM そして、モダニャは、この技術でこれまでに達成された最大の60長さのmRNA配列の二次構造を量子コンピューターにシミュレートすることに成功しました。 mRNA （リボ核酸メッセンジャー）は、遺伝情報をDNAからリボソームに伝達し、タンパク質合成を細胞に導く分子です。その特性のおかげで、標的免疫反応を引き起こす最新のワクチンの開発にも使用されています。単一のヌクレオチド鎖で構成されていますが、mRNAは複雑な二次構造に折りたたまれ、3次元の形状を与え、その機能を決定します。 強力な組み合わせは、余分なヌクレオチドごとに指数関数的に増加しているため、mRNA配列が折りたたまれる方法を提供することは非常に困難です。現在までに、ほとんどの予測は、古典的なコンピューターと人工知能モデルに基づいていました。 Alphafold Google DeepMindの。これらの方法は、数百または数千のヌクレオチドのシーケンスを処理できますが、多くの場合、より複雑な内部相互作用を可能にする、ねじれた「擬似ノット」 - ねじれた複雑な折り目などの複雑な構造を省略します。彼らの省略は、予測の正確性を制限します。 IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineeringで最初に発表された新しい研究は、量子情報技術が従来の方法を強化する方法を示しています。研究者は、分子をモデル化するために、それぞれQubits（それぞれ量子ビット）に基づいて量子シミュレーションアルゴリズムを使用しました。 具体的には、R2ヘロンプロセッサに80のキュービット（利用可能な156のうち）を利用し、アルゴリズムを適用しました CVARベースのVQA （条件付きバリックバリエーション分散量子アルゴリズム）。このアルゴリズムは、紛争と金融リスク分析の回避に使用される手法に触発され、60ヌクレオチド配列の二次構造の予測を可能にしました。量子シミュレーションの以前の記録は、わずか42ヌクレオチドでした。 このグループは、量子関数でしばしば作成され、結果を変更できる「ノイズ」に直面して、最近のエラー補正技術を適用しました。この実験では、同じシーケンススケールで最大156キュビットを使用するようにメソッドをスケーリングできることが示されていますが、理論的でノイズのない条件では、計算は354キュービットに達する可能性があります。 研究者 彼らは、Qubitsの数の増加とアルゴリズムの改善により、さらに大きくより複雑なシーケンスの将来のシミュレーションが可能になると推定しています。しかし、彼らは、この進歩には、特殊な回路を既存の量子材料に統合するために、より洗練された技術の開発が必要であると警告しています。 この成功は、mRNA構造をより正確に理解するための新しい方法を開きます。これは、量子コンピューターのユニークな力を利用して、より効果的なワクチンと治療につながる可能性があります。の分野で バイオテクノロジー、批判的な構造を省略する必要がない分子の最も複雑な卒業証書さえ予測する能力は、次世代の薬物の発達のために触媒であることが証明されます。[via] #IBMとModernaはAIを使用せずに量子PCでmRNAシミュレーション記録を破ります