Американские ученые из компаний IBM и Moderna успешно провели квантовое моделирование сложной вторичной структуры молекулы мРНК, состоящей из 60 нуклеотидов. Это стало новым рекордом для квантовых вычислений в области биохимии, так как до этого момента самой длинной смоделированной на квантовом компьютере мРНК содержала лишь 42 нуклеотида.
Об этом сообщает ProIT
Особенности мРНК и сложности моделирования
Матрица рибонуклеиновой кислоты (мРНК) является ключевой молекулой для переноса генетической информации от ДНК к рибосомам, где происходит синтез белков. Она активно используется для создания вакцин, формирующих специфический иммунный ответ. Уникальность мРНК заключается в ее способности формировать сложную трехмерную структуру через серию сворачивания цепи, которые определяют функциональность молекулы.
С увеличением длины последовательности мРНК количество вариантов сворачивания возрастает экспоненциально. Это усложняет точное прогнозирование ее формы, особенно когда речь идет о так называемых «псевдовузлах» — особых структурах, которые создают дополнительные вызовы для моделирования из-за сложных внутренних взаимодействий.
Инновационные подходы к квантовому моделированию
До сих пор прогнозирование структуры мРНК осуществляли преимущественно классические компьютеры и модели искусственного интеллекта, такие как AlphaFold от Google DeepMind. Однако эти системы имеют ограничения, в частности, в отношении моделирования сложных элементов, таких как псевдовузлы, что ограничивает точность результатов.
В эксперименте 2024 года команда IBM и Moderna использовала квантовый процессор R2 Heron, применив алгоритмы квантового моделирования на основе кубитов. Для исследования вторичной структуры мРНК длиной 60 нуклеотидов было задействовано 80 из 156 доступных кубитов. Ученые использовали вариационный квантовый алгоритм, разработанный на основе принципа условной ценности под риском, который применяется в финансовых расчетах и для анализа сложных взаимодействий.
«Понимание и прогнозирование мельчайших деталей структуры белков молекулы мРНК имеет ключевое значение для разработки более надежных прогнозов и более эффективных вакцин на основе мРНК. Исследователи надеются преодолеть ограничения, присущие самым мощным суперкомпьютерам и моделям ИИ».
Для повышения точности эксперимента были применены современные методы исправления ошибок, что позволило уменьшить влияние шума, вызванного квантовыми флуктуациями. Кроме того, в предыдущих экспериментах ученые смогли виртуально использовать до 354 кубитов, хотя и в условиях отсутствия шума.
Авторы исследования отмечают, что дальнейшее масштабирование количества кубитов и совершенствование алгоритмов позволит повысить точность моделирования и прогнозирования для еще более длинных последовательностей мРНК. В то же время, это требует развития новых технологий интеграции таких сложных алгоритмов в современное квантовое оборудование.
Результаты исследования опубликованы на платформе препринтов arXiv.