¿Hay algún ejemplo de alguien que aplique algoritmos cuánticos a problemas en biología computacional?


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Como sugiere el título, estoy buscando ejemplos publicados de algoritmos cuánticos que se aplican a problemas de biología computacional. Claramente, las probabilidades son altas de que no existan ejemplos prácticos (todavía), lo que me interesa es cualquier prueba de conceptos . Algunos ejemplos de problemas de biología computacional en este contexto serían:

  • Predicción de estructura proteica (secundaria, terciaria)
  • Unión de fármacos y ligandos
  • Alineación de secuencia múltiple
  • Asamblea de novo
  • Aplicaciones de aprendizaje automático

Solo he encontrado una de esas referencias que creo que ilustra lo que estoy buscando. En esta investigación, se utilizó una onda D para la unión del factor de transcripción, sin embargo, sería interesante tener ejemplos fuera del ámbito de la computación cuántica adiabática.

Hay varios en términos de simulación cuántica. Si bien claramente no son simulaciones a una escala que a menudo se considera biológicamente relevante, uno podría imaginar que esta línea de investigación es un precursor para modelar moléculas más grandes de importancia biológica (entre muchas otras cosas).

Entonces, aparte de la unión del factor de transcripción y la simulación cuántica, ¿hay alguna otra prueba de los conceptos que existen y son relevantes para la biología?

Actualización: he aceptado la mejor respuesta hasta ahora, pero me estaré registrando para ver si aparecen más ejemplos. Aquí hay otro que encontré, algo antiguo (2010), que tenía como objetivo demostrar la identificación de conformaciones de proteínas de baja energía en modelos de proteínas de red , también una publicación de D-Wave.


¿Por qué clasificó "Aplicaciones de aprendizaje automático" en "problemas de biología computacional"?
JanVdA

Supongo que también hay una superposición entre su pregunta y mi pregunta reciente: quantumcomputing.stackexchange.com/questions/4150/… Por ejemplo, supongo que la capacidad de usar una computadora cuántica para medir la unión del fármaco-ligando podría revolucionar la identificación de nuevos fármacos. .
JanVdA

Utilicé aplicaciones de aprendizaje automático porque son ubicuas en biología computacional y bioinformática. Los otros ejemplos podrían considerarse modelar procesos biológicos utilizando primeros principios, sin embargo, el aprendizaje automático es generalmente un enfoque empírico más que basado en primeros principios. No quería limitar las respuestas al modelado basado en los primeros principios porque se trata tanto de la aplicación de un modelo de cómputo novedoso como del modelado del proceso biológico mismo.
Greenstick

@ JanVdA Gracias por el enlace a su pregunta, definitivamente es interesante.
Greenstick

Respuestas:


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No pude encontrar referencias específicamente en biología cuántica. Sin embargo, encontré una revisión llamada Modelización biomolecular asistida cuántica .

Puede resultarle interesante, pero esto es de 2010. El campo ha evolucionado desde entonces, pero supongo que las ideas siguen siendo similares. Los autores se centran más en la idea de la capacidad de una computadora cuántica para probar todos los caminos clásicos simultáneamente.

No sé mucho sobre el campo y la práctica común. Sin embargo, si la biología computacional está más centrada en la optimización, entonces la aplicación de algoritmos de búsqueda cuántica o configuraciones híbridas clásicas-cuánticas debería ser adecuada (incluso si no es tan práctica en este momento).

Ahora sobre Machine Learning, no está claro con la computación cuántica. Especialmente con el nombre Quantum Machine Learning. Se toman diferentes enfoques / objetivos. Algunos algoritmos están diseñados para acelerar los algoritmos clásicos (basados ​​en un dispositivo hipotético llamado qRAM) como K-Means, SVM ... O use QC para ayudar al proceso de aprendizaje en algoritmos clásicos como máquinas de boltzmann restringidas. Algunos se centran en hacer ML con datos cuánticos como, por ejemplo, comprimir datos cuánticos.

Conclusión: todavía no tenemos una idea clara, pero esto la hace emocionante. En el proceso, podemos crear nuevos algoritmos o mejorar los clásicos actuales.

Editar : Recientemente, un comunicado de prensa anunció una asociación entre Rigetti Computing y Entropica Labs para desarrollar aplicaciones del mundo real de la computación cuántica para la bioinformática y la genómica.


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Esta es una gran referencia. Sí, la optimización es bastante común en ciertas áreas, especialmente el modelado de estructuras moleculares y la unión. He escuchado sobre las ambigüedades con QML; Gracias por su aclaración y conclusión. ¡Es útil!
Greenstick

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Agradable: me perdí eso, pero de alguna manera aún vi que anunciaron que un sistema híbrido de 128 qubits estaba en su hoja de ruta para 2019. ¡Gracias por compartir esto!
Greenstick

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¿El primer artículo realmente responde a la pregunta (= ejemplos de algoritmos cuánticos que se aplican a problemas en biología computacional)? Cuando lo leí muy rápido, el documento afirma principalmente que la computación cuántica "puede en el futuro" ayudar en el modelado de biomoléculas, que aún está lejos de afirmar que ya existen algoritmos cuánticos conocidos que podemos ejecutar hoy (o tal vez en el futuro cuando las computadoras cuánticas son lo suficientemente potentes) para resolver problemas en el modelado de biomoléculas.
JanVdA

Me pregunto cuál es la relevancia del enlace Rigetti con respecto a la pregunta.
JanVdA

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@ JanVdA Me parece que la suposición es que ciertos algoritmos existentes pueden aumentarse con pasos computacionales cuánticos (por ejemplo, QFT, caminatas cuánticas), pero sí, los autores no explican exactamente qué son esos algoritmos. Uno que puede ser relevante es el recocido cuántico, dada su relación con el recocido simulado, que se usa ampliamente en la simulación de dinámica molecular.
Greenstick

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La simulación cuántica se puede utilizar para probar modelos que podrían describir ciertos procesos biológicos. Por ejemplo, un artículo de 2018 de Potočnik et al. examinó modelos de recolección de luz utilizando circuitos cuánticos superconductores (ver figura a continuación).

Actualmente, es una pregunta abierta si la mecánica cuántica juega un papel funcional importante en los procesos biológicos. Algunos procesos biológicos candidatos donde la mecánica cuántica puede tener ese papel incluyen la magnetorecepción en las aves, el olfato y la recolección de luz.

Figura del artículo de Potočnik et al.  2018


Gracias por su respuesta. Si bien es interesante, desafortunadamente modelar cómo la fotosíntesis podría ser cuántica no está dentro del alcance de la pregunta. Estoy muy interesado en las aplicaciones de algoritmos cuánticos en un dispositivo cuántico (un control de calidad de algún tipo) para problemas canónicos en biología computacional. Algunos ejemplos podrían ser el modelado de la unión a la droga objetivo con el algoritmo cuántico adiabático o algún tipo de aprendizaje automático para, por ejemplo, llamar variantes genéticas usando un algoritmo inspirado en HHL. Por supuesto, estos serían ejemplos de juguetes, pero lo que busco son estas pruebas de conceptos existentes.
Greenstick

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No está claro cuál es el vínculo entre su primer párrafo y la pregunta real. Tal vez debería aclararse un poco.
JanVdA
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