論文の概要: De Novo Design of Protein-Binding Peptides by Quantum Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05458v1
• Date: Fri, 07 Mar 2025 14:31:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 12:22:03.483975
• Title: De Novo Design of Protein-Binding Peptides by Quantum Computing
• Title（参考訳）: 量子コンピューティングによるタンパク質結合ペプチドのデノボ設計
• Authors: Lars Meuser, Alexandros Patsilinakos, Pietro Faccioli,
• Abstract要約: 我々は、原子的に解決された予測のために古典的および量子コンピューティングを統合するマルチスケールフレームワークを導入する。 D-Wave量子アニールは、実験とよく相関する一次構造と結合ポーズを持つ化学的に多様なバインダーの集合を急速に生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.99833362998488
• License:
• Abstract: In silico de novo design can drastically cut the costs and time of drug development. In particular, a key advantage of bottom-up physics-based approaches is their independence from training datasets, unlike generative models. However, they require the simultaneous exploration of chemical and conformational space. In this study, we address this formidable challenge leveraging quantum annealers. Focusing on peptide de novo design, we introduce a multi-scale framework that integrates classical and quantum computing for atomically resolved predictions. We assess this scheme by designing binders for several protein targets. The D-Wave quantum annealer rapidly generates a chemically diverse set of binders with primary structures and binding poses that correlate well with experiments. These results demonstrate that, even in their current early stages, quantum technologies can already empower physics-based drug design.
• Abstract（参考訳）: シリコ・デ・ノボの設計では、医薬品開発にかかるコストと時間を劇的に削減することができる。 特に、ボトムアップ物理ベースのアプローチの重要な利点は、生成モデルとは異なり、トレーニングデータセットから独立していることである。 しかし、それらは化学空間と共形空間の同時探査を必要とする。 本研究では,量子異方体を利用したこの難題に対処する。 ペプチド・デ・ノボの設計に焦点をあて、古典的および量子コンピューティングを統合したマルチスケールのフレームワークを導入し、原子レベルでの予測を行う。 いくつかのタンパク質標的に対するバインダーを設計することで、この手法を評価する。 D-Wave量子アニールは、実験とよく相関する一次構造と結合ポーズを持つ化学的に多様なバインダーの集合を急速に生成する。 これらの結果は、初期の段階でも、量子技術はすでに物理学に基づく薬物設計に力を与えていることを示している。

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