論文の概要: Quantum Computational Quantification of Protein-Ligand Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08163v1
• Date: Fri, 15 Oct 2021 15:48:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-11 10:02:04.798115
• Title: Quantum Computational Quantification of Protein-Ligand Interactions
• Title（参考訳）: タンパク質-リガンド相互作用の量子計算量化
• Authors: Josh John Mellor Kirsopp, Cono Di Paola, David Zsolt Manrique, Michal Krompiec, Gabriel Greene-Diniz, Wolfgang Guba, Agnes Meyder, Detlef Wolf, Martin Strahm, and David Mu\~noz Ramo
• Abstract要約: これは、タンパク質-リガンド結合エネルギーの計算への実際の量子コンピュータの最初の応用である。 結果は、NISQアルゴリズムをドラッグデザインに適用するためのハードウェアとソフトウェア要件に光を当てた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We have demonstrated a prototypical hybrid classical and quantum computational workflow for the quantification of protein-ligand interactions. The workflow combines the Density Matrix Embedding Theory (DMET) embedding procedure with the Variational Quantum Eigensolver (VQE) approach for finding molecular electronic ground states. A series of $\beta$-secretase (BACE1) inhibitors is rank-ordered using binding energy differences calculated on the latest superconducting transmon (IBM) and trapped-ion (Honeywell) Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) devices. This is the first application of real quantum computers to the calculation of protein-ligand binding energies. The results shed light on hardware and software requirements which would enable the application of NISQ algorithms in drug design.
• Abstract（参考訳）: 我々は,タンパク質-リガンド相互作用の定量化のための,古典的および量子的ハイブリッド計算ワークフローを実証した。 このワークフローは、密度行列埋め込み理論(DMET)埋め込み手順と変分量子固有解法(VQE)アプローチを組み合わせて、分子電子基底状態を見つける。 一連の$\beta$-secretase (bace1)インヒビターは、最新の超伝導トランスモン(ibm)およびトラップイオン(honeywell)ノイズ中間スケール量子(nisq)デバイスで計算された結合エネルギー差を用いてランク付けされる。 これは、タンパク質-リガンド結合エネルギーの計算への実際の量子コンピュータの最初の応用である。 結果は、NISQアルゴリズムをドラッグデザインに適用できるハードウェアおよびソフトウェア要件に光を当てた。

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