論文の概要: Molecular docking via quantum approximate optimization algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04098v1
- Date: Tue, 8 Aug 2023 07:25:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-09 13:45:59.566436
- Title: Molecular docking via quantum approximate optimization algorithm
- Title（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズムによる分子ドッキング
- Authors: Qi-Ming Ding, Yi-Ming Huang, Xiao Yuan
- Abstract要約: 分子ドッキングは、薬物発見と精密医療において重要な役割を担い、タンパク質の機能を理解し、新しい治療法を進歩させることができる。
本稿では,量子コンピュータ上での反断熱駆動とQAOAを利用するディジタルカウンタ型量子近似最適化アルゴリズム(DC-QAOA)を提案する。
我々の発見は、薬物発見における量子コンピューティングの可能性を強調し、タンパク質リガンドドッキングプロセスを最適化するための貴重な洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5469452301122175
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Molecular docking plays a pivotal role in drug discovery and precision
medicine, enabling us to understand protein functions and advance novel
therapeutics. Here, we introduce a potential alternative solution to this
problem, the digitized-counterdiabatic quantum approximate optimization
algorithm (DC-QAOA), which utilizes counterdiabatic driving and QAOA on a
quantum computer. Our method was applied to analyze diverse biological systems,
including the SARS-CoV-2 Mpro complex with PM-2-020B, the DPP-4 complex with
piperidine fused imidazopyridine 34, and the HIV-1 gp120 complex with
JP-III-048. The DC-QAOA exhibits superior performance, providing more accurate
and biologically relevant docking results, especially for larger molecular
docking problems. Moreover, QAOA-based algorithms demonstrate enhanced hardware
compatibility in the noisy intermediate-scale quantum era, indicating their
potential for efficient implementation under practical docking scenarios. Our
findings underscore quantum computing's potential in drug discovery and offer
valuable insights for optimizing protein-ligand docking processes.
- Abstract（参考訳）: 分子ドッキングは、薬物発見と精密医療において重要な役割を担い、タンパク質の機能を理解し、新しい治療法を進歩させることができる。
本稿では, 量子コンピュータ上での逆ダイアバティック駆動とqaoaを利用した, ディジタル化カウンタダイアバティック量子近似最適化アルゴリズム (dc-qaoa) を提案する。
PM-2-020BのSARS-CoV-2 Mpro複合体,イミダゾピリジン34のDPP-4複合体,JP-III-048のHIV-1 gp120複合体など,多様な生物学的システムの解析に応用した。
DC-QAOAは優れた性能を示し、特に大きな分子ドッキング問題に対して、より正確で生物学的に関連するドッキング結果を提供する。
さらに、QAOAベースのアルゴリズムは、ノイズの多い中間スケール量子時代のハードウェア互換性を向上し、実用的なドッキングシナリオ下での効率的な実装の可能性を示している。
我々の発見は、量子コンピューティングの創薬の可能性の中核となり、タンパク質リグナンドドッキングプロセスを最適化するための貴重な洞察を提供する。
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