Прорыв в моделировании мРНК: IBM и Moderna используют квантовый компьютер для анализа структуры белка
Учёные из IBM и Moderna впервые успешно применили квантовые алгоритмы для прогнозирования вторичной структуры белка в последовательности мРНК длиной 60 нуклеотидов. Это самый масштабный эксперимент по квантовому моделированию молекул мРНК на сегодняшний день.
Матричная рибонуклеиновая кислота (мРНК) — это молекула, которая передаёт генетическую информацию от ДНК к рибосомам, управляя синтезом белков в клетках. Эта технология легла в основу создания современных вакцин, способных запускать специфический иммунный ответ.
Считается, что вся информация, необходимая для формирования правильной трёхмерной структуры белка, закодирована в последовательности аминокислот, или «фолдинге». Однако мРНК, состоящая из одной цепочки нуклеотидов, образует сложную вторичную структуру благодаря изгибам и петлям. С каждым добавлением нуклеотида количество возможных вариантов сворачивания растёт экспоненциально, что делает точное предсказание трёхмерной формы молекулы практически невозможным для классических компьютеров на больших масштабах.
В исследовании, опубликованном для IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering 2024, команда IBM и Moderna показала, как квантовые вычисления могут дополнять традиционные методы. Ранее учёные полагались на классические компьютеры и модели искусственного интеллекта, такие как AlphaFold от Google DeepMind, которые работают с последовательностями в сотни или тысячи нуклеотидов, но игнорируют псевдоузлы — сложные переплетения внутри молекулы, критически важные для её функциональности.
Квантовый подход и первые результаты
Эксперимент проводился на квантовом процессоре R2 Heron с использованием 80 кубитов (из доступных 156). Учёные применили алгоритм CVaR-VQA, основанный на методах оценки финансовых рисков и предотвращения коллизий. Это позволило не только предсказать структуру рекордной мРНК-цепочки, но и масштабировать эксперимент до 156 кубитов с помощью квантовой коррекции ошибок. В условиях отсутствия шума удалось задействовать даже 354 кубита, что открывает путь для моделирования более длинных последовательностей.
Перспективы и вызовы
Прорыв IBM и Moderna может ускорить разработку персонализированных вакцин и препаратов, где точность структуры мРНК играет ключевую роль. Однако для дальнейшего прогресса требуются более совершенные алгоритмы и архитектуры квантовых процессоров. «Интеграция таких задач в квантовое оборудование — нетривиальная задача», — отмечают авторы.
В будущем учёные планируют увеличить длину моделируемых последовательностей и включить в анализ псевдоузлы, что значительно повысит практическую ценность метода. Это станет возможным по мере развития гибридных систем, сочетающих квантовые вычисления с машинным обучением.
Следующим шагом станет тестирование алгоритма на реальных фармацевтических задачах, например, для оптимизации мРНК-вакцин против гриппа или редких заболеваний. Параллельно IBM работает над увеличением стабильности кубитов и созданием процессоров с тысячами логических элементов, что приблизит эру квантового превосходства в биотехнологиях.
Это исследование не только демонстрирует потенциал квантовых технологий, но и подчёркивает важность междисциплинарного сотрудничества — от генетики до квантовой физики — в решении глобальных научных вызовов.
