論文の概要: Quantum Approximate Optimization Algorithms for Molecular Docking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04239v1
- Date: Thu, 06 Mar 2025 09:20:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-07 15:58:26.538120
- Title: Quantum Approximate Optimization Algorithms for Molecular Docking
- Title（参考訳）: 分子ドッキングのための量子近似最適化アルゴリズム
- Authors: Christos Papalitsas, Yanfei Guan, Shreyas Waghe, Athanasios Liakos, Ioannis Balatsos, Vassilios Pantazopoulos,
- Abstract要約: 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)とそのバリエーションは、ハイブリッド古典量子技術である。
本稿では,分子ドッキングに対するDigiized Counterdiabatic QAOA (DC-QAOA) アプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Molecular docking is a critical process for drug discovery and challenging due to the complexity and size of biomolecular systems, where the optimal binding configuration of a drug to a target protein is determined. Hybrid classical-quantum computing techniques offer a novel approach to address these challenges. The Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) and its variations are hybrid classical-quantum techniques, and a promising tool for combinatorial optimization challenges. This paper presents a Digitized Counterdiabatic QAOA (DC-QAOA) approach to molecular docking. Simulated quantum runs were conducted on a GPU cluster. We examined 14 and 17 nodes instances - to the best of our knowledge the biggest published instance is 12-node at Ding et al. and we present the results. Based on computational results, we conclude that binding interactions represent the anticipated exact solution. Additionally, as the size of the examined instance increases, the computational times exhibit a significant escalation.
- Abstract（参考訳）: 分子ドッキングは、薬物の標的タンパク質への最適な結合構成を決定する生体分子系の複雑さと大きさのために、薬物発見と挑戦の過程である。
ハイブリッド古典量子コンピューティング技術は、これらの課題に対処するための新しいアプローチを提供する。
The Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) and itsvariant is hybrid classical-quantum technique, and a promising tool for combinatorial optimization challenges。
本稿では,分子ドッキングに対するDigiized Counterdiabatic QAOA (DC-QAOA) アプローチを提案する。
シミュレーションされた量子実行はGPUクラスタ上で実行された。
私たちは14と17のノードインスタンスを調べました。私たちの知る限り、最も多く公開されたインスタンスはDingなど12ノードで、その結果を示します。
計算結果に基づいて、結合相互作用は期待された正確な解を表すと結論付ける。
さらに、調査対象のインスタンスのサイズが大きくなるにつれて、計算時間が大きくエスカレーションされる。
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