論文の概要: Quantum Algorithm for Structure-Based Virtual Drug Screening Using Classical Force Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07876v1
• Date: Sat, 10 May 2025 08:01:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-14 20:57:54.246648
• Title: Quantum Algorithm for Structure-Based Virtual Drug Screening Using Classical Force Fields
• Title（参考訳）: 古典的力場を用いた構造に基づく仮想薬物スクリーニングのための量子アルゴリズム
• Authors: Pei-Kun Yang,
• Abstract要約: 本稿では、古典的な力場モデルを統合して、離散格子点上の静電およびファンデルワールス相互作用を計算する量子アルゴリズムを提案する。 このアプローチは明示的な距離計算を回避し、薬物発見における効率的な高次元結合エネルギー推定のためのスケーラブルで量子化されたフレームワークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Structure-based virtual screening must address a combinatorial explosion arising from up to 10^60 drug-like molecules, multiple conformations of proteins and ligands, and all possible spatial translations and rotations of ligands within the binding pocket. Although these calculations are inherently parallelizable, their sheer volume remains prohibitive for classical CPU/GPU resources. Quantum computing offers a promising solution: by using n qubits to compute the binding energy of a single protein-ligand pair and m additional qubits to encode different configurations, the algorithm can simultaneously evaluate 2^m combinations in a single quantum execution. To realize this potential, we propose a quantum algorithm that integrates classical force field models to compute electrostatic and van der Waals interactions on discretized grid points. Binding energy calculations are reformulated as matrix-based inner products, while ligand translations and rotations are encoded using unitary operations. This approach circumvents explicit distance calculations and provides a scalable, quantum-enhanced framework for efficient and high-dimensional binding energy estimation in drug discovery.
• Abstract（参考訳）: 構造に基づく仮想スクリーニングは、最大10^60の薬物様分子、タンパク質とリガンドの複数のコンフォメーション、および結合ポケット内のリガンドの空間的翻訳と回転の可能な全ての可能性に対処しなければならない。 これらの計算は本質的に並列化可能であるが、従来のCPU/GPUリソースでは大きなボリュームが禁じられている。 量子コンピューティングは有望な解を提供する: 1つのタンパク質-リガンド対の結合エネルギーを計算するためにn qubitsと、異なる構成をエンコードするためにm 以上のqubitsを使用することで、アルゴリズムは1つの量子実行において2^mの組み合わせを同時に評価することができる。 この可能性を実現するために、古典的な力場モデルを統合して、離散格子点上の静電およびファンデルワールス相互作用を計算する量子アルゴリズムを提案する。 結合エネルギー計算は行列ベースの内部積として再構成され、リガンド変換と回転はユニタリ演算を用いて符号化される。 このアプローチは明示的な距離計算を回避し、薬物発見における効率的な高次元結合エネルギー推定のためのスケーラブルで量子化されたフレームワークを提供する。

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