論文の概要: Practical protein-pocket hydration-site prediction for drug discovery on a quantum computer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.08390v1
• Date: Tue, 09 Dec 2025 09:20:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-10 22:28:07.891338
• Title: Practical protein-pocket hydration-site prediction for drug discovery on a quantum computer
• Title（参考訳）: 量子コンピュータ上での薬物発見のための実用的タンパク質-ポケット水和反応場予測
• Authors: Daniele Loco, Kisa Barkemeyer, Andre R. R. Carvalho, Jean-Philip Piquemal,
• Abstract要約: 量子コンピュータ上で3次元タンパク質ポケットの水和サイト予測を行う方法を示す。 実生タンパク質-リガンド複合体に関する実験的予測を再現した。 この手法は, タンパク質-リガンド複合体のシミュレーションを助長し, 薬物リード最適化とドッキング計算のセットアップを行う可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Demonstrating the practical utility of Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) hardware for recurrent tasks in Computer-Aided Drug Discovery is of paramount importance. We tackle this challenge by performing three-dimensional protein pockets hydration-site prediction on a quantum computer. Formulating the water placement problem as a Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO), we use a hybrid approach coupling a classical three-dimensional reference-interaction site model (3D-RISM) to an efficient quantum optimization solver, to run various hardware experiments up to 123 qubits. Matching the precision of classical approaches, our results reproduced experimental predictions on real-life protein-ligand complexes. Furthermore, through a detailed resource estimation analysis, we show that accuracy can be systematically improved with increasing number of qubits, indicating that full quantum utility is in reach. Finally, we provide evidence that advantageous situations could be found for systems where classical optimization struggles to provide optimal solutions. The method has potential for assisting simulations of protein-ligand complexes for drug lead optimization and setup of docking calculations.
• Abstract（参考訳）: コンピュータ支援ドラッグディスカバリにおける繰り返しタスクに対するNISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)ハードウェアの実用性を実証することは極めて重要である。 量子コンピュータ上で3次元タンパク質ポケットの水和場予測を行うことにより,この問題に対処する。 擬似非拘束二元最適化(QUBO)として水位決定問題を定式化し、従来の3次元参照-相互作用サイトモデル(3D-RISM)を効率的な量子最適化法に結合したハイブリッドアプローチを用いて、様々なハードウェア実験を最大123キュービットまで実行した。 実験の結果, タンパク質-リガンド複合体の精度は古典的アプローチの精度と一致し, 実生活におけるタンパク質-リガンド複合体の予測実験を再現した。 さらに、詳細な資源推定分析により、量子ビット数の増加とともに精度が体系的に向上できることを示し、完全な量子ユーティリティが到達可能であることを示す。 最後に、古典最適化が最適解を提供するのに苦労するシステムに対して、有利な状況が見つかることを示す。 この手法は, タンパク質-リガンド複合体のシミュレーションを助長し, 薬物リード最適化とドッキング計算のセットアップを行う可能性がある。

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