Cleveland Clinic und IBM melden Proteinsimulationen mit bis zu 12.635 Atomen

Title: Cleveland Clinic und IBM melden Proteinsimulationen mit bis zu 12.635 Atomen

Label: Meilenstein der Quanten-Proteinsimulation

Summary: Cleveland Clinic, RIKEN und IBM nutzten Quanten- und klassische Computer, um Proteinkomplexe mit bis zu 12.635 Atomen zu simulieren. Die Arbeit baut auf einer früheren Simulation des 303-Atome umfassenden Trp-cage auf.

Highlights:

• Wissenschaftler simulierten mithilfe von Quanten- und klassischen Computern Proteinkomplexe mit bis zu 12.635 Atomen.
• Die Proteine waren etwa 40-mal größer als das, was mit derselben Methode sechs Monate zuvor zunächst erreicht werden konnte.
• Die Genauigkeit eines zentralen Schritts im Arbeitsablauf verbesserte sich im selben Zeitraum um bis zu das 210-Fache.
• Für die Berechnung kamen IBM Quantum Heron-Prozessoren mit bis zu 94 Qubits und nahezu 6.000 Quantenoperationen zum Einsatz.
• Die Arbeit baut auf einer früheren quantenzentrierten Simulation des 303-Atome umfassenden Miniproteins Trp-cage auf.

Content: Wissenschaftler der Cleveland Clinic, von RIKEN und IBM haben IBM-Quantencomputer und zwei der leistungsstärksten Supercomputer der Welt genutzt, um Proteinkomplexe mit bis zu 12.635 Atomen zu simulieren. Es handelt sich um die bislang größten bekannten Simulationen biologisch relevanter Moleküle, die mit Quantenhardware durchgeführt wurden. Die Ergebnisse wurden zum Teil durch einen innovativen Algorithmus ermöglicht, der optimiert, wie Quanten- und klassische Computer zusammenarbeiten können – ein Rahmenwerk, das als quantenzentriertes Supercomputing bezeichnet wird.

Mit diesem Ansatz erfasste das Team das Verhalten von zwei biochemisch relevanten Proteinen, die etwa 40-mal größer sind als das, was mit derselben Methode noch vor nur sechs Monaten zunächst erreicht werden konnte. Darüber hinaus verbesserte sich die Genauigkeit der Simulationen in einem zentralen Schritt des Workflows im selben Zeitraum um bis zu das 210-Fache.

Die Entscheidung zu untersuchen, ob Quantencomputer bei der Simulation von Proteinkomplexen einen Mehrwert bieten könnten, wurde durch Herausforderungen motiviert, mit denen Forschende heute konfrontiert sind, wenn sie untersuchen, wie ein potenzieller Wirkstoff an ein Protein binden könnte. Dies kann eines der schwierigsten und kostspieligsten Probleme in der Forschung der Lebenswissenschaften sein, und heutige bestehende Rechenmethoden haben Schwierigkeiten, es bei zunehmender Molekülgröße exakt zu lösen.

In dieser Arbeit zerlegten klassische Computer die Protein-Ligand-Komplexe in berechenbare Fragmente. IBMs 156-Qubit-IBM-Quantum-Heron-Prozessoren, die in den IBM-Quantencomputern sowohl an der Cleveland Clinic in den USA als auch bei RIKEN in Japan betrieben wurden, berechneten gemeinsam mit Fugaku bei RIKEN und Miyabi-G, das von der University of Tokyo und der University of Tsukuba betrieben wird, das quantenmechanische Verhalten dieser Teile. Für die Berechnung waren in bestimmten Teilen der Simulation bis zu 94 Qubits erforderlich, die nahezu 6.000 Quantenoperationen ausführten; die Ergebnisse wurden anschließend auf klassischen Computern wieder zusammengesetzt, um eine vollständige Darstellung des Moleküls zu erhalten.

Wie in arXiv veröffentlicht, wurde der Sprung im Maßstab sowohl durch algorithmische Innovation als auch durch den Zugang zu modernster Recheninfrastruktur ermöglicht. Der neuartige quantenklassische Hybridalgorithmus mit der Bezeichnung EWF-TrimSQD reduzierte den Rechenaufwand drastisch und beschleunigte die Fähigkeit, die Chemie dieser molekularen Systeme direkt auf Quantenhardware abzubilden.

Die bahnbrechende Forschung baut auf früheren Arbeiten auf, in denen das 303-Atome umfassende Benchmark-Molekül Trp-cage modelliert wurde – die erste bekannte vollständige quantenzentrierte Simulation aus 20 Aminosäuren. In dieser früheren Demonstration modellierte ein gemeinsames Forschungsteam von Cleveland Clinic und IBM das 303-Atome umfassende Miniprotein Trp-cage mithilfe eines quantenzentrierten Supercomputing-Workflows und eines IBM Quantum Heron r2. Die Forschenden modellierten sowohl den ungefalteten als auch den gefalteten Zustand.

Der Trp-cage-Workflow basierte auf einer einbettungsbasierten Fragmentierung auf Basis von Wellenfunktionen, um das Molekül in rechnerisch handhabbare Teile, sogenannte Cluster, zu zerlegen. In jedem gegebenen Protein können einige Cluster mithilfe klassischer Rechenmethoden effizient gelöst werden, während größere Cluster näher am Molekülkern gut für Quantencomputer geeignet sind. Wieder zusammengesetzt führen die Ergebnisse der einzelnen Clusterberechnungen zu einer vollständigen Lösung für die elektronische Struktur des Moleküls, die beschreibt, wo sich seine Elektronen befinden und wie sie miteinander wechselwirken.