(Зображення надано: CHRISTOF BURGSTEDT/SCIENCE PHOTO LIBRARY через Getty Images)
Дослідники з IBM та Moderna успішно використали алгоритм квантового моделювання для прогнозування складної вторинної білкової структури послідовності мРНК довжиною 60 нуклеотидів, найдовшої з коли-небудь змодельованих на квантовому комп'ютері.
Матрица-рибонуклеїнова кислота (мРНК) – це молекула, яка переносить генетичну інформацію від ДНК до рибосом. Вона керує синтезом білка в клітинах і використовується для створення ефективних вакцин, здатних стимулювати специфічні імунні відповіді.
Широко поширена думка, що вся інформація, необхідна білку для прийняття правильної тривимірної конформації, забезпечується його амінокислотною послідовністю або «згортанням».
Вам може сподобатися
-
Вчені вперше використовують квантове машинне навчання для створення напівпровідників – і це може змінити спосіб виготовлення чіпів
-
Мільйони кубітів на одному квантовому процесорі тепер можливі завдяки кріогенному прориву
-
Проривний квантовий комп'ютер може вирішувати проблеми у 200 разів швидше, ніж суперкомп'ютер
Хоча мРНК складається лише з одного ланцюга амінокислот, вона має вторинну білкову структуру, що складається з серії складок, що надають даній молекулі специфічної тривимірної форми. Кількість можливих перестановок складок експоненціально зростає з кожним доданим нуклеотидом. Це робить завдання прогнозування форми молекули мРНК складним у вищих масштабах.
Експеримент IBM та Moderna, описаний у дослідженні, вперше опублікованому для Міжнародної конференції IEEE з квантових обчислень та інженерії 2024 року, продемонстрував, як квантові обчислення можна використовувати для доповнення традиційних методів таких прогнозів. Традиційно ці прогнози зазвичай спиралися на двійкові, класичні комп'ютери та моделі штучного інтелекту (ШІ), такі як AlphaFold від Google DeepMind.
Згідно з новим дослідженням, опублікованим 9 травня в базі даних препринтів arXiv, алгоритми, здатні працювати на цих класичних архітектурах, можуть обробляти послідовності мРНК з «сотнями або тисячами нуклеотидів», але лише виключаючи ознаки вищої складності, такі як «псевдовузли».
Псевдовузли – це складні вигини та форми у вторинній структурі молекули, які здатні вступати у складніші внутрішні взаємодії, ніж звичайні складки. Через їх виключення потенційна точність будь-якої моделі прогнозування згортання білків принципово обмежена.
Розуміння та прогнозування навіть найдрібніших деталей білкових складок молекули мРНК є невід'ємною частиною розробки точніших прогнозів і, як наслідок, ефективніших вакцин на основі мРНК.
Вчені сподіваються подолати обмеження, властиві найпотужнішим суперкомп'ютерам та моделям штучного інтелекту, доповнюючи експерименти квантовими технологіями. Дослідники провели численні експерименти, використовуючи алгоритми квантового моделювання, які спиралися на кубіти — квантовий еквівалент комп'ютерного біта — для моделювання молекул.
Спочатку використовуючи лише 80 кубітів (зі 156 можливих) на квантовому процесорі R2 Heron (QPU), команда застосувала варіаційний квантовий алгоритм на основі умовної вартості ризику (VQA на основі CVaR) — алгоритм квантової оптимізації, змодельований за певними методами, що використовуються для аналізу складних взаємодій, таких як методи запобігання зіткненням та оцінки фінансових ризиків, — для прогнозування вторинної білкової структури послідовності мРНК довжиною 60 нуклеотидів.
Згідно з дослідженням, попереднім найкращим результатом для квантової симуляційної моделі була послідовність з 42 нуклеотидів. Дослідники також масштабували експеримент, застосувавши новітні методи корекції помилок для боротьби з шумом, що генерується квантовими функціями.
ПОВ'ЯЗАНІ ІСТОРІЇ
—«Наукова проблема вирішена»: IBM створить монструозний квантовий комп'ютер на 10 000 кубітів до 2029 року
— Вчені досягли рівня помилок квантових комп'ютерів 0,000015% — світового рекорду, який може призвести до створення менших та швидших машин.
— «Ці рішення були абсолютно безрозсудними»: Скорочення фінансування мРНК-вакцин зробить Америку більш вразливою до пандемій
У новому дослідженні, опублікованому на препринті, команда попередньо продемонструвала ефективність експериментальної парадигми у запуску симульованих екземплярів з використанням до 156 кубітів для послідовностей мРНК довжиною до 60 нуклеотидів. Вони також провели попереднє дослідження, що демонструє потенціал використання до 354 кубітів для тих самих алгоритмів у безшумних умовах.
Нібито, збільшення кількості кубітів, що використовуються для запуску алгоритму, одночасно масштабуючи алгоритми для додаткових підпрограм, має призвести до точніших симуляцій та можливості прогнозувати довші послідовності, сказали вони.
Однак вони зазначили, що «ці методи вимагають розробки передових методів вбудовування цих проблемно-специфічних схем в існуюче квантове обладнання», що вказує на те, що для просування досліджень знадобляться кращі алгоритми та архітектури обробки.
Трістан Грін
Трістан — журналіст, що спеціалізується на науці та технологіях, зі США. Він висвітлює теми штучного інтелекту (ШІ), теоретичної фізики та передових технологій.
Його роботи були опубліковані в численних виданнях, включаючи Mother Jones, The Stack, The Next Web та Undark Magazine.
До журналістики Трістан 10 років служив у ВМС США програмістом та інженером. Коли він не пише, він любить грати в ігри з дружиною та вивчати військову історію.
Ви повинні підтвердити своє публічне ім'я, перш ніж коментувати
Будь ласка, вийдіть із системи, а потім увійдіть знову. Після цього вам буде запропоновано ввести своє ім'я для відображення.
Вийти Читати далі
Вчені вперше використовують квантове машинне навчання для створення напівпровідників – і це може змінити спосіб виготовлення чіпів
Мільйони кубітів на одному квантовому процесорі тепер можливі завдяки кріогенному прориву
Проривний квантовий комп'ютер може вирішувати проблеми у 200 разів швидше, ніж суперкомп'ютер
Алгоритми «квантового штучного інтелекту» вже випереджають найшвидші суперкомп'ютери, йдеться в дослідженні
«Як майстер гри в тетріс»: вчені винаходять квантові віртуальні машини — вони скоротять час виконання з днів до годин
Прорив Microsoft може зменшити кількість помилок у квантових комп'ютерах у 1000 разів
Найновіше в галузі обчислювальної техніки
Новий комп'ютер Microsoft на основі світла натхненний 80-річною технологією — він може зробити штучний інтелект у 100 разів ефективнішим
Вчені втискають цілий комп'ютер в одне волокно одягу — і його навіть можна пропустити через пральну машину
Китайська «Мавпа Дарвіна» – найбільший у світі суперкомп'ютер, натхненний роботою мозку
Японія запускає свій перший власний квантовий комп'ютер
«Як майстер гри в тетріс»: вчені винаходять квантові віртуальні машини — вони скоротять час виконання з днів до годин
Ця маловідома 80-річна машина може бути ключем до розкриття повного потенціалу штучного інтелекту сьогодні.
Останні новини
Лісові пожежі в Канаді у 2023 році призвели до 87 000 передчасних смертей у всьому світі, згідно з оцінками дослідження.
Давня ДНК мексиканських мамонтів розкриває несподівані — і незрозумілі — генетичні таємниці
Підтверджено! Злиття чорних дір показує, що теорія Стівена Гокінга була правильною
Проліт астероїда Апофіса стане для спостерігачів неба та вчених можливістю, яка трапляється «раз на тисячоліття».
NASA виявило дивну «черепаху» на Марсі
Стовбурові клітини людини стають активнішими в космосі — і це не добре
ОСТАННІ СТАТТІ
Лісові пожежі в Канаді у 2023 році призвели до передчасної смерті 87 000 людей у всьому світі, згідно з оцінками дослідження.
Live Science є частиною Future US Inc, міжнародної медіагрупи та провідного цифрового видавництва. Відвідайте наш корпоративний сайт.
- Про нас
- Зверніться до експертів Future
- Умови та положення
- Політика конфіденційності
- Політика щодо файлів cookie
- Заява про доступність
- Рекламуйтеся у нас
- Веб-сповіщення
- Кар'єра
- Редакційні стандарти
- Як запропонувати нам історію
© Future US, Inc. Повний 7-й поверх, 130 West 42nd Street, Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, 10036.
var dfp_config = { “site_platform”: “vanilla”, “keywords”: “тип-новини-щоденно,serversidehawk,відеоартикл,van-enable-adviser-
