Quanten-Origami: Entfaltung der Zukunft der Proteinfaltung und Strukturvorhersage

Das Rätsel der Proteinfaltung: Eine Quantenlösung taucht auf

Die Proteinfaltung ist das Origami der Natur - die lineare Kette von Aminosäuren faltet sich in eine bestimmte dreidimensionale Form, die die biologische Funktion des Proteins bestimmt. So wie ein Blatt Papier in unzählige Formen gefaltet werden kann, kann eine Proteinkette theoretisch eine astronomische Anzahl von Konfigurationen annehmen. Allerdings faltet sich jedes Protein innerhalb weniger Millisekunden zuverlässig in eine einzige native Struktur. Die Berechnung dieser gefalteten Struktur allein aus der Aminosäuresequenz ist seit Jahrzehnten eine große Herausforderung für die Computerbiologie. Klassische Computer sind mit der schieren Komplexität der Simulation des Faltungsprozesses überfordert, da sie die riesige Landschaft möglicher Proteinkonformationen sequentiell erkunden müssen. Hier bietet die Quanteninformatik einen grundlegend neuen Ansatz. Durch die Nutzung der Prinzipien der Quantenmechanik können Quantencomputer effizient durch den astronomischen Suchraum der Proteinkonfigurationen navigieren. Dies verspricht, unser Verständnis der Proteinfaltung und unsere Fähigkeit zur Vorhersage der 3D-Strukturen dieser lebenswichtigen Biomoleküle zu revolutionieren.

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Quantenparallelität: Navigation durch die riesige Landschaft der Proteinkonformationen

Quantencomputer bieten einen Paradigmenwechsel bei der Bewältigung des Problems der Proteinfaltung. Während klassische Computer mit Bits arbeiten, die entweder 0 oder 1 sind, verwenden Quantencomputer Qubits, die in einer Überlagerung von mehreren Zuständen gleichzeitig existieren können. Dadurch können Quantencomputer viele Berechnungen parallel durchführen, wodurch sich bestimmte Aufgaben exponentiell beschleunigen. Im Zusammenhang mit der Proteinfaltung kann ein Quantencomputer eine Überlagerung vieler verschiedener Proteinkonfigurationen in Quantenzuständen kodieren und dann Quantenalgorithmen nutzen, um den Zustand mit der niedrigsten Energie zu finden, der der ursprünglichen gefalteten Struktur entspricht. Diese Quantenparallelität ermöglicht die effiziente Erkundung des riesigen Raums möglicher Proteinkonformationen, der exponentiell mit der Länge der Proteinkette skaliert. In den letzten Jahren wurden erhebliche Fortschritte bei der Entwicklung von Quantenalgorithmen für die Proteinfaltung erzielt, und es wurden Demonstrationen für kleine Proteine mit aktueller Quantenhardware durchgeführt. Die praktische Anwendung dieser Techniken steckt jedoch noch in den Kinderschuhen und ist durch die Größe und Qualität der verfügbaren Quantencomputer begrenzt. Da die Quantentechnologien weiter voranschreiten, wird das Potenzial der Quanteninformatik, den Code der Proteinfaltung zu knacken, immer realistischer.

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Kodierung von Proteinen in Qubits: Das Gittermodell und Variationsalgorithmen

Im Mittelpunkt der Algorithmen zur Quantenproteinfaltung steht die Übersetzung des Faltungsproblems in ein Format, das für die Quantenberechnung geeignet ist. Ein gängiger Ansatz besteht darin, das Protein mit Hilfe eines Gittermodells darzustellen, bei dem jede Aminosäure einen Punkt auf einem zwei- oder dreidimensionalen Gitter einnimmt. Die Proteinkette wird dann durch dieses Gitter gefädelt, wobei jeder Gitterpunkt eine mögliche Position für eine Aminosäure darstellt. Ziel ist es, die Gitterkonfiguration zu finden, die die Gesamtenergie des Proteins minimiert, wobei Wechselwirkungen zwischen benachbarten Aminosäuren und die intrinsischen Präferenzen jeder Aminosäure für bestimmte Umgebungen berücksichtigt werden (z. B. bevorzugen hydrophobe Aminosäuren, im Proteinkern vergraben zu sein). Mathematisch wird dieses Optimierungsproblem in einem Quanten-Hamiltonian kodiert - einem Operator, der die Energielandschaft des Proteins erfasst. Der niedrigste Energieeigenzustand dieses Hamiltonianers entspricht der nativen gefalteten Struktur. Um diesen Grundzustand zu finden, werden variierende Quantenalgorithmen eingesetzt. Diese hybriden quantenklassischen Algorithmen verwenden einen parametrisierten Quantenschaltkreis zur Vorbereitung von Quantenversuchszuständen, die verschiedene gefaltete Konfigurationen darstellen. Die Parameter des Schaltkreises werden iterativ mit einem klassischen Computer optimiert, um den Erwartungswert des Hamiltonian zu minimieren, wobei sich der Quantenzustand allmählich in Richtung der gefalteten Struktur mit der niedrigsten Energie entwickelt.

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Entwicklung von Quantenschaltungen für die Proteinfaltung: Ansätze, Messungen und Optimierungsstrategien

Die Quantenschaltungen, die in Variationsfaltungsalgorithmen verwendet werden, bestehen aus drei Hauptkomponenten: der Vorbereitung des Anfangszustands, einem parametrisierten Ansatz und der Messung der Hamilton-Terme. Der Anfangszustand ist in der Regel ein einfacher Produktzustand, z. B. alle Qubits im Zustand |0⟩, der dann durch den Ansatz-Schaltkreis entwickelt wird. Der Ansatz ist eine Folge von parametrisierten Quantengattern, die Korrelationen zwischen den Qubits einführen, so dass der Schaltkreis komplexe Proteinkonfigurationen darstellen kann. Der Entwurf des Ansatzes ist von entscheidender Bedeutung, da er aussagekräftig genug sein sollte, um den Lösungszustand zu enthalten und dennoch effizient trainierbar zu sein. Zwei gängige Ansätze sind problem-inspirierte Ansätze, die das Wissen über die Proteinstruktur einbeziehen, und hardware-effiziente Ansätze, die die Kompatibilität mit der verfügbaren Quanten-Hardware in den Vordergrund stellen. Ein problemorientierter Ansatz für das Gitterproteinfaltungsmodell könnte beispielsweise aus einer Folge von Rotationsgattern bestehen, die auf jedes Qubit angewendet werden und die Ausrichtung jeder Aminosäure darstellen, gefolgt von Verschränkungsgattern zwischen Qubits, die benachbarte Aminosäuren darstellen, um deren Wechselwirkungen zu erfassen. 

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Mathematisch lässt sich der Gitterproteinfaltungs-Hamiltonian wie folgt darstellen:

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H = ∑ᵢⱼ Jᵢⱼ(σᶻᵢ ⊗ σᶻⱼ) + ∑ᵢ hᵢ σˣᵢ

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wobei σᶻ und σˣ die auf die Qubits wirkenden Pauli-Operatoren sind, Jᵢⱼ die Wechselwirkungsenergie zwischen den Aminosäuren i und j darstellt und hᵢ das auf jede Aminosäure wirkende externe Feld repräsentiert. Intuitiv kann dieser Hamiltonian als Formulierung der Wechselwirkungen zwischen benachbarten Aminosäuren (erster Term) und der individuellen Energien der einzelnen Aminosäuren (zweiter Term) interpretiert werden.

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Der Erwartungswert dieses Hamiltonianers für einen gegebenen Versuchszustand |ψ(θ)⟩, der durch den parametrisierten Ansatzkreis mit den Parametern θ vorbereitet wird, ist gegeben durch:

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E(θ) = ⟨ψ(θ)| H |ψ(θ)⟩ = ∑ᵢⱼ Jᵢⱼ ⟨ψ(θ)| σᶻᵢ ⊗ σᶻⱼ |ψ(θ)⟩ + ∑ᵢ hᵢ ⟨ψ(θ)| σˣᵢ |ψ(θ)⟩

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Die Auswertung dieses Erwartungswertes erfordert die Messung der einzelnen Terme ⟨ψ(θ)| σᶻᵢ ⊗ σᶻⱼ |ψ(θ)⟩ und ⟨ψ(θ)| σˣᵢ |ψ(θ)⟩ auf dem Quantencomputer. Dies wird durch eine Technik erreicht, die als Hamilton-Mittelwertbildung bezeichnet wird und bei der die Quantenschaltung mehrfach mit unterschiedlichen Messeinstellungen ausgeführt wird, um jeden Term zu schätzen. Der klassische Optimierer verwendet dann diese gemessenen Erwartungswerte, um die Ansatzparameter θ zu aktualisieren und E(θ) bis zur Konvergenz iterativ zu minimieren.

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Fortgeschrittene Strategien wie das gegendiabatische Fahren können eingesetzt werden, um die Leistung des Variationsalgorithmus weiter zu verbessern. Bei der gegendiabatischen Steuerung werden zusätzliche Terme in den Ansatz eingeführt, um Übergänge aus dem Grundzustand zu unterdrücken und die Optimierung effektiv auf die Lösung zu lenken. Diese Techniken in Verbindung mit den laufenden Verbesserungen der Quantenhardware bringen uns dem Ziel näher, Proteinstrukturen mit Hilfe von Quantencomputern genau vorherzusagen.

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Classiq: Automatisierter Entwurf von Quantenalgorithmen für die Proteinfaltung für Forscher

Classiq, ein führendes Unternehmen für Quantensoftware, leistet Pionierarbeit bei der Anwendung von Quantencomputing auf die Proteinfaltung. Die Classiq-Plattform für das Design von Quantenalgorithmen ermöglicht Forschern die effiziente Entwicklung und Optimierung von Quantenschaltungen für Proteinfaltungssimulationen. Durch die Bereitstellung einer hochentwickelten, hardwareunabhängigen Sprache zur Beschreibung von Quantenalgorithmen ermöglicht Classiq seinen Nutzern, sich auf die Rechenlogik ihrer Faltungsalgorithmen zu konzentrieren, während die Plattform automatisch die entsprechenden Quantenschaltungen synthetisiert. Diese Abstraktionsebene ermöglicht es Forschern, verschiedene Anordnungen, Hamiltonianer und Optimierungsstrategien schnell zu prototypisieren und zu bewerten, ohne komplizierte Quantenschaltungen manuell entwerfen zu müssen. Darüber hinaus stellt Classiqs hardwarenahe Synthesetechnologie sicher, dass die generierten Schaltungen auf die spezifischen Eigenschaften des Ziel-Quantencomputers zugeschnitten sind, wie z. B. seinen nativen Gattersatz und seine Qubit-Konnektivität. Dies ermöglicht den nahtlosen Einsatz von Faltungsalgorithmen auf verschiedenen Quantencomputerplattformen, von supraleitenden Qubits bis zu gefangenen Ionen. So wurde die Classiq-Plattform beispielsweise zur Implementierung eines Variationsfaltungsalgorithmus für ein kleines Protein auf einem Ionenfallen-Quantencomputer verwendet. Durch den Einsatz der automatisierten Schaltkreissynthese und -optimierung von Classiq konnten die Forscher das Faltungsproblem effizient auf die Ionenfallenarchitektur abbilden und die Energielandschaft des Proteins originalgetreu simulieren. Mit der Weiterentwicklung der Quantenhardware wird die Softwareplattform von Classiq eine immer wichtigere Rolle dabei spielen, die Quantenproteinfaltung einem breiten Spektrum von Forschern und Unternehmen zugänglich zu machen.

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Von der Ab Initio-Faltung zur quantengestützten Entdeckung von Arzneimitteln: Die Zukunft der Quanten-Strukturbiologie

Da die Anzahl der Qubits und die Qualität von Quantencomputern weiter zunehmen, wird das Potenzial der Quanteninformatik, die Vorhersage der Proteinfaltung zu revolutionieren, immer greifbarer. In naher Zukunft könnten Quantencomputer mit Hunderten oder sogar Tausenden von qualitativ hochwertigen Qubits die Ab-Initio-Proteinfaltung ermöglichen - die Fähigkeit, die gefaltete Struktur eines Proteins allein anhand seiner Aminosäuresequenz vorherzusagen, ohne sich auf vorherige experimentelle Daten oder Heuristiken zu stützen. Dies wäre ein entscheidender Fortschritt für Bereiche wie die Arzneimittelforschung, da Forscher so die Strukturen krankheitsrelevanter Proteine schnell und genau bestimmen und gezielte Therapeutika zur Beeinflussung ihrer Funktion entwickeln könnten. Quantencomputer könnten auch die Entwicklung neuartiger Proteine mit maßgeschneiderten Funktionen beschleunigen und so neue Möglichkeiten in Bereichen wie Biokatalyse, Biomaterialien und synthetische Biologie eröffnen.

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Mehrere Forschungsgruppen und Unternehmen machen bereits Fortschritte in Richtung dieser Ziele. So hat Google AI Quantum beispielsweise die Fähigkeit demonstriert, einfache Proteindynamik auf seinem Sycamore-Quantenprozessor zu simulieren [1]. Auch IBM Q hat auf seiner Quanten-Hardware variierende Quantenalgorithmen für die Proteinfaltung erforscht [2]. Start-ups wie ProteinQure und Polaris Quantum Biotech entwickeln Quantencomputer-Plattformen, die speziell auf Anwendungen für die Arzneimittelentdeckung und das Proteindesign zugeschnitten sind.

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Längerfristig könnte die Integration von Quantenfaltungsalgorithmen mit klassischen Methoden wie Molekulardynamiksimulationen einen leistungsstarken Multiskalenansatz für die Modellierung von Proteinen bieten. Quantencomputer könnten zur effizienten Erkundung des riesigen Konfigurationsraums und zur Identifizierung von Niedrigenergiestrukturen eingesetzt werden, die dann zur Verfeinerung und Analyse in klassische Simulationen eingespeist werden könnten. Dieser hybride quantenklassische Ansatz könnte das Beste aus beiden Welten vereinen.