Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Machine Learning Framework for Virtual Screening in Drug Discovery: a Prospective Quantum Advantage

論文の概要: Quantum Machine Learning Framework for Virtual Screening in Drug Discovery: a Prospective Quantum Advantage

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04017v1
Date: Fri, 8 Apr 2022 12:05:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-11 14:02:43.398422
Title: Quantum Machine Learning Framework for Virtual Screening in Drug Discovery: a Prospective Quantum Advantage
Title（参考訳）: 創薬における仮想スクリーニングのための量子機械学習フレームワーク:先進的な量子アドバンテージ
Authors: Stefano Mensa, Emre Sahin, Francesco Tacchino, Panagiotis Kl. Barkoutsos and Ivano Tavernelli
Abstract要約: 量子統合ワークフローは、最先端の古典的アルゴリズムと比較して有意義な優位性が得られることを示す。また、ADRB2およびCOVID-19データセットを用いてIBM Quantumプロセッサ上でアルゴリズムをテストし、ハードウェアシミュレーションが予測された性能と一致し、古典的な等価性を上回る結果が得られることを示した。
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: Machine Learning (ML) for Ligand Based Virtual Screening (LB-VS) is an important in-silico tool for discovering new drugs in a faster and cost-effective manner, especially for emerging diseases such as COVID-19. In this paper, we propose a general-purpose framework combining a classical Support Vector Classifier (SVC) algorithm with quantum kernel estimation for LB-VS on real-world databases, and we argue in favor of its prospective quantum advantage. Indeed, we heuristically prove that our quantum integrated workflow can, at least in some relevant instances, provide a tangible advantage compared to state-of-art classical algorithms operating on the same datasets, showing strong dependence on target and features selection method. Finally, we test our algorithm on IBM Quantum processors using ADRB2 and COVID-19 datasets, showing that hardware simulations provide results in line with the predicted performances and can surpass classical equivalents.
Abstract（参考訳）: Ligand Based Virtual Screening(LB-VS)のための機械学習(ML)は、特に新型コロナウイルス(COVID-19)などの新興疾患に対して、迅速かつ費用対効果の高い方法で新薬を発見するための重要なサイリコツールである。本稿では,従来のサポートベクトル分類器(SVC)アルゴリズムと実世界のデータベース上でのLB-VSの量子カーネル推定を組み合わせた汎用フレームワークを提案する。実際、我々の量子統合ワークフローが、少なくともいくつかの関連する場合において、同じデータセット上で動作している最先端の古典的アルゴリズムと比較して、明確な利点をもたらすことをヒューリスティックに証明し、ターゲットと特徴の選択方法に強い依存を示す。最後に、ADRB2およびCOVID-19データセットを用いてIBM Quantumプロセッサ上でアルゴリズムをテストし、ハードウェアシミュレーションが予測された性能と一致し、古典的な等価性を上回る結果が得られることを示した。

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