Esistono esempi di applicazione di algoritmi quantistici a problemi nella biologia computazionale?


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Come suggerisce il titolo, sto cercando esempi pubblicati di algoritmi quantistici applicati a problemi nella biologia computazionale. Chiaramente le probabilità sono alte che non esistano (ancora) esempi pratici - quello che mi interessa è una prova dei concetti . Alcuni esempi di problemi di biologia computazionale in questo contesto sarebbero:

  • Previsione della struttura proteica (secondaria, terziaria)
  • Legame farmacologico
  • Allineamento di sequenze multiple
  • Assemblea de novo
  • Applicazioni di apprendimento automatico

Ho trovato solo un riferimento del genere che penso sia indicativo di ciò che sto cercando. In questa ricerca, è stata utilizzata una D-Wave per il legame del fattore di trascrizione, tuttavia sarebbe interessante avere esempi al di fuori del regno dell'informatica quantistica adiabatica.

Ce ne sono molti in termini di simulazione quantistica. Mentre chiaramente non sono simulazioni su una scala spesso considerate biologicamente rilevanti, si potrebbe immaginare che questa linea di ricerca sia un precursore della modellizzazione di molecole più grandi di significato biologico (tra le altre cose).

Quindi, a parte l'associazione del fattore di trascrizione e la simulazione quantistica, esistono altre prove di concetti esistenti e rilevanti per la biologia?

Aggiornamento: Finora ho accettato la risposta migliore, ma farò il check-in per vedere se ci saranno altri esempi. Ecco un altro che ho scoperto, un po 'vecchio (2010), che mirava a dimostrare l'identificazione delle conformazioni proteiche a bassa energia nei modelli di proteine ​​reticolari - anche una pubblicazione D-Wave.


Perché hai classificato le "Applicazioni di apprendimento automatico" in "problemi di biologia computazionale"?
JanVdA,

Immagino che ci sia anche una sovrapposizione tra la tua domanda e la mia recente domanda: quantumcomputing.stackexchange.com/questions/4150/… Ad esempio, suppongo che la possibilità di utilizzare un computer quantistico per misurare il legame tra ligando e droga potrebbe rivoluzionare l'identificazione di nuovi farmaci .
JanVdA,

Ho usato applicazioni di machine learning perché sono onnipresenti nella biologia computazionale e nella bioinformatica. Gli altri esempi potrebbero essere considerati la modellizzazione dei processi biologici utilizzando i primi principi, tuttavia, l'apprendimento automatico è generalmente un approccio empirico piuttosto che basato sui primi principi. Non volevo limitare le risposte alla modellazione basata sui primi principi perché riguarda tanto l'applicazione di un nuovo modello di calcolo quanto la modellizzazione del processo biologico stesso.
Greenstick,

@JanVdA Grazie per il link alla tua domanda, è sicuramente interessante.
Greenstick,

Risposte:


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Non sono stato in grado di trovare riferimenti specifici nella biologia quantistica. Ho trovato tuttavia una recensione chiamata modellazione biomolecolare assistita quantistica .

Potresti trovarlo interessante, ma questo è dal 2010. Il campo si è evoluto da allora, ma immagino che le idee rimangano simili. Gli autori si concentrano maggiormente sull'idea della capacità di un computer quantistico di provare simultaneamente tutti i percorsi classici.

Non so molto sul campo e sulla pratica comune. Tuttavia, se la biologia computazionale è più focalizzata sull'ottimizzazione, allora dovrebbero essere adatti l'applicazione di algoritmi di ricerca quantistica o configurazioni ibride classico-quantistiche (anche se non così pratiche al momento).

Ora sull'apprendimento automatico, non è chiaro con il calcolo quantistico. Soprattutto con il nome Quantum Machine Learning. Vengono presi diversi approcci / obiettivi. Alcuni algoritmi sono progettati per accelerare gli algoritmi classici (basati su un ipotetico dispositivo chiamato qRAM) come K-Means, SVM ... O usare il controllo qualità per aiutare il processo di apprendimento in algoritmi classici come macchine boltzmann limitate. Alcuni si concentrano sul fare ML con i dati quantistici, ad esempio comprimendo i dati quantistici.

Conclusione: non abbiamo ancora un'idea chiara ma questo la rende eccitante. Nel processo, potremmo semplicemente creare nuovi algoritmi o migliorare quelli classici attuali.

Modifica : recentemente un comunicato stampa ha annunciato una partnership tra Rigetti Computing ed Entropica Labs per sviluppare applicazioni del mondo reale dell'informatica quantistica alla bioinformatica e alla genomica.


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Questo è un ottimo riferimento. Sì, l'ottimizzazione è abbastanza comune in alcune aree, in particolare la modellizzazione delle strutture molecolari e il legame. Ho sentito delle ambiguità con QML; grazie per il chiarimento e la conclusione. È utile!
Greenstick,

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Bello - l'ho perso ma in qualche modo ho visto che avevano annunciato un sistema ibrido a 128 qubit sulla loro roadmap per il 2019. Grazie per averlo condiviso!
Greenstick,

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Il primo documento risponde davvero alla domanda (= esempi di algoritmi quantistici applicati a problemi nella biologia computazionale)? Quando lo leggo molto rapidamente, l'articolo afferma principalmente che l'informatica quantistica "potrebbe in futuro" aiutare a modellare le biomolecole che è ancora lontana dall'affermare che esistono già algoritmi quantistici che possiamo eseguire oggi (o forse anche in futuro quando i computer quantistici sono abbastanza potenti) da risolvere problemi nella modellizzazione di biomolecole.
JanVdA,

Mi chiedo qual è la rilevanza del collegamento Rigetti rispetto alla domanda.
JanVdA,

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@JanVdA Mi sembra che il presupposto sia che alcuni algoritmi esistenti possano essere aumentati con passaggi computazionali quantistici (ad es. QFT, passeggiate quantistiche), ma sì, gli autori non spiegano esattamente cosa siano quegli algoritmi. Uno che può essere rilevante è la ricottura quantistica, data la sua relazione con la ricottura simulata, che è ampiamente usata nella simulazione della dinamica molecolare.
Greenstick,

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La simulazione quantistica può essere utilizzata per testare modelli che potrebbero descrivere determinati processi biologici. Ad esempio, un articolo del 2018 di Potočnik et al. ha esaminato i modelli di raccolta della luce usando circuiti quantici superconduttori (vedere la figura seguente).

Attualmente, è una domanda aperta se la meccanica quantistica svolge un ruolo funzionale importante nei processi biologici. Alcuni processi biologici candidati in cui la meccanica quantistica può avere un tale ruolo includono la magnetorecezione negli uccelli, l'olfatto e la raccolta della luce.

Figura tratta dall'articolo di Potočnik et al.  2018


Grazie per la risposta. Sebbene interessante, purtroppo modellare come la fotosintesi possa essere quantistica non rientra nell'ambito della questione. Sono molto interessato alle applicazioni degli algoritmi quantistici su un dispositivo quantistico (un QC di qualche tipo) per problemi canonici nella biologia computazionale. Alcuni esempi potrebbero essere la modellazione del legame farmaco-bersaglio con l'algoritmo quantistico adiabatico o un qualche tipo di apprendimento automatico per, diciamo, chiamare varianti genetiche usando un algoritmo ispirato a HHL. Questi ovviamente sarebbero esempi di giocattoli - ma sono queste prove esistenti dei concetti che sto cercando.
Greenstick,

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Non è chiaro quale sia il legame tra il tuo primo paragrafo e la vera domanda. Forse dovrebbe essere chiarito un po '.
JanVdA,
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