Auteurs : Mauro D'Arcangelo, Daniele Loco, équipe Fresnel, Nicolaï Gouraud, Stanislas Angebault, Jules Sueiro, Pierre Monmarché, Jérôme Forêt, Louis-Paul Henry, Loïc Henriet, et Jean-Philip Piquemal
Résumé non scientifique
Les protéines sont de longues chaînes de molécules (acides aminés) qui interagissent les unes avec les autres, entraînant le pliage de la chaîne et créant des structures complexes avec des poches. L'eau présente dans la cellule pénètre à l'intérieur de la protéine, remplit ses poches, affecte la taille et l'échafaudage de la protéine et joue un rôle de médiateur dans l'interaction entre une protéine et un ligand. Il est essentiel de déterminer où et combien de molécules d'eau une protéine peut avoir dans ses poches pour concevoir des médicaments capables d'inhiber le comportement toxique de la protéine ciblée.
Les méthodes informatiques permettant de comprendre l'hydratation des protéines ont considérablement progressé parallèlement aux approches expérimentales, ce qui a permis de gagner du temps et de réduire les coûts, facilitant ainsi les processus de découverte de médicaments. L'inconvénient est que les simulations classiques sont généralement coûteuses et que le temps nécessaire pour fournir des prédictions précises peut être extrêmement long, surtout si la cavité étudiée est suffisamment occluse.
Une autre approche consiste à trouver d'abord la densité de l'eau dans les poches protéiques, puis à extraire la position des molécules d'eau à partir de cette densité.
Cependant, le nombre de configurations - les différentes façons dont les molécules d'eau peuvent être placées dans une poche - correspondant à une densité donnée reste potentiellement extrêmement important pour les méthodes classiques.
PASQALen collaboration avec Qubit Pharmaceuticals, développe une approche hybride quantique/classique qui utilise un algorithme classique pour trouver les informations sur la densité de l'eau dans la protéine, puis un algorithme quantique pour localiser les molécules d'eau à l'intérieur de n'importe quelle poche, même celles qui sont enfouies.
Comme preuve de concept, une version préliminaire du nouvel algorithme de placement quantique de l'eau a été testée avec succès sur Fresnel 1, le premier ordinateur quantique à atomes neutres commercial PASQAL .
C'est la première fois qu'une telle expérience est menée à l'aide d'un véritable ordinateur quantique, ce qui montre la capacité des technologies quantiques à contribuer à l'avancement des recherches dans le domaine des soins de santé. La version complète de l'algorithme de placement de l'eau PASQAL sera mise en œuvre sur la prochaine génération d'ordinateur à atomes neutres qui fonctionnera avec 1000 qubits.
Lisez l'article complet sur notre blog : Un algorithme quantique testé sur un dispositif quantique commercial peut aider à découvrir des médicaments - PASQAL
Résumé
Nous présentons des algorithmes quantiques capables d'échantillonner des configurations de molécules de solvant d'eau à l'équilibre dans les protéines grâce à l'informatique quantique analogique. Pour ce faire, nous combinons une stratégie de placement quantique au modèle de site d'interaction de référence 3D (3D-RISM), une approche capable de prédire les distributions continues de solvants. La nature quantique intrinsèque d'un tel couplage garantit que les molécules ne seront pas placées trop près les unes des autres, une contrainte généralement imposée à la main dans les approches classiques. Nous présentons d'abord un modèle d'évolution adiabatique quantique complet qui utilise un hamiltonien local de Rydberg pour transformer le problème général en un modèle d'Ising anti-ferromagnétique. Sa solution, un problème NP-hard en informatique classique, est incorporée dans une unité de traitement quantique (QPU) à matrice d'atomes de Rydberg. Après la mise en œuvre d'un émulateur classique, un portage de la QPU permet de valider expérimentalement les performances de l'algorithme sur un ordinateur quantique réel. Dans la perspective d'une utilisation sur des appareils de la prochaine génération, nous émulons une deuxième version hybride quantique-classique de l'algorithme. Cette approche quantique variationnelle (VQA) utilise une routine de minimisation bayésienne classique pour trouver les paramètres optimaux du laser. Dans l'ensemble, ces algorithmes Quantum-3D-RISM (Q-3D-RISM) ouvrent une nouvelle voie vers l'application de l'informatique quantique analogique à la modélisation moléculaire et à la conception de médicaments.
Suivez le lien pour lire l'intégralité de la prépublication : https://arxiv.org/abs/2309.12129
