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量子计算在生命科学领域的运用(三)

供稿人:宋凯  供稿时间:2020-11-13   关键字:量子计算  生命科学  应用  

量子计算在生命科学领域的第三种应用是:基于蛋白质折叠预测,开发新的生物制剂。

与小分子药物相反,就生物制剂而言,蛋白质或其他大分子本身就是药物,例如抗体、胰岛素和许多疫苗等生物药物已经使用了数十年。近年来,制药公司越来越多地将生物制剂用于治疗多种疾病,设计生物制剂的3D结构对于其功能、特异性和稳定性至关重要。

现实世界中的蛋白质建模案例涉及对大量可能的折叠模式的探索,如Levinthal的悖论所示。潜在构象随链长的指数增长,使得该问题对于经典计算机而言具有挑战性。例如,在一个模型中,一条20个氨基酸的链具有109个潜在构象,而60个氨基酸和100个氨基酸的链分别具有1028和1047个构象。此外,按照FDA的定义,作为生物制品的蛋白质必须包含40个以上的氨基酸。(构象是指:在有机化合物分子中,由C—C单键旋转而产生的原子或基团,在空间排列的无数特定的形象)。尽管可以通过类似于已知结构的方式,对许多蛋白质进行充分建模,但重要而富挑战性的设计目标是:抗体互补决定区中的高变H3环。该环通常包含3~20个残基,有时更长,H3环的准确表示法已成为许多研究的主题。

量子计算有可能克服许多计算难题,例如,对大量可能的结构进行评分,并确定最可能的结构。最近的文献表明,量子计算可以在晶格上表示的两个常见构象(α螺旋和β折叠)中对肽进行评分,并利用量子算法进行搜索,而且量子计算可以极大改善蛋白质力场的计算。随着量子容量的增加,量子计算为其他构象评分的能力也会相应提高。

此外,量子计算还能应用于与生物制剂相关的其他领域,例如,生物制剂稳定性比小分子药物差,而生物制剂供应链的优化(从配方,运输到最终运输到药房,医院,甚至是房屋)是一个复杂的过程,可以通过量子计算加以改善。

对于生命科学领域而言,高效且成本低廉的测序普及、以及“--组学”时代的到来已成为大趋势,这种趋势导致生命科学领域的公司,开始探索利用这些新颖数据源多样性的方法。生命科学领域将从量子计算应用中收益匪浅,它也是人们可以最直接体验未来量子计算优势的行业之一,领先的生命科学和制药公司已经开始迈向量子优势的旅程。

参考信息源

www.ibm.com


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