論文の概要: A Scalable Heuristic for Molecular Docking on Neutral-Atom Quantum Processors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.18147v1
• Date: Mon, 25 Aug 2025 15:54:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.847832
• Title: A Scalable Heuristic for Molecular Docking on Neutral-Atom Quantum Processors
• Title（参考訳）: 中性原子量子プロセッサ上での分子ドッキングのためのスケーラブルなヒューリスティック
• Authors: Mathieu Garrigues, Victor Onofre, Wesley Coelho, S. Acheche,
• Abstract要約: 本稿では,大規模なドッキング問題の解法として,新しい分割・コンカレントアルゴリズムを用いる方法を示す。 我々の研究は、短期量子ハードウェアにおける大規模なドッキング問題に取り組むための道を開いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Molecular docking is a critical computational method in drug discovery used to predict the binding conformation and orientation of a ligand within a protein's binding site. Mapping this challenge onto a graph-based problem, specifically the Maximum Weighted Independent Set (MWIS) problem, allows it to be addressed by specialized hardware such as neutral-atom quantum processors. However, a significant bottleneck has been the size mismatch between biologically relevant molecular systems and the limited capacity of near-term quantum devices. In this work, we overcome this scaling limitation by the use of a novel divide-and-conquer heuristic introduced in Cazals et al. This algorithm enables the solution of large-scale MWIS problems by decomposing a single, intractable graph instance into smaller sub-problems that can be solved sequentially on a neutral-atom quantum emulator, incurring only a linear computational overhead. We demonstrate the power of this approach by solving a 540-node MWIS problem representing the docking of an inhibitor to the Tumor necrosis factor-$\alpha$ Converting Enzyme--thiol-containing Aryl Sulfonamide (TACE-AS) complex. Our work enables the application of quantum methods to more complex and physically realistic molecular systems than previously possible, paving the way for tackling large-scale docking challenges on near-term quantum hardware.
• Abstract（参考訳）: 分子ドッキング(英: molecular docking)は、タンパク質の結合部位におけるリガンドの結合配座と配向を予測するために用いられる薬物発見における重要な計算方法である。 この課題をグラフベースの問題、特に最大重み付き独立集合(MWIS)問題にマッピングすることで、中性原子量子プロセッサのような特殊なハードウェアで対処することができる。 しかし、重要なボトルネックは、生物学的に関係のある分子システムと、短期量子デバイスの限られた容量の間のサイズミスマッチである。 本研究は,カザル等で導入された新たな分割・対数ヒューリスティックを用いて,このスケーリング制限を克服するものである。このアルゴリズムは,1つの引き込み可能なグラフインスタンスを中性原子量子エミュレータ上で逐次解決可能な小さなサブプロブレムに分解し,線形計算オーバーヘッドのみを伴って,大規模MWIS問題の解を可能にする。 本稿では,腫瘍壊死因子に対する阻害剤のドッキングを表す540ノードMWIS問題を,チオール含有アリルスルホンアミド (TACE-AS) 複合体に導入することにより,本手法の有効性を実証する。 我々の研究は、量子法をより複雑で物理的に現実的な分子システムに適用することを可能にし、短期量子ハードウェアに大規模なドッキング課題に取り組むための道を開いた。

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