IBM Quantum ve Moderna, kuantum simülasyonunu kullanarak, bugüne kadar kuantum bilgisayarında simüle edilen en uzun nükleotid katlama modeli olan 60 nükleotid uzunluğundaki bir mRNA dizisinin ikincil protein yapısını tahmin etti.
Araştırmada, kuantum hesaplamayı finansal risk değerlendirme teknikleriyle birleştiren ve en iyi çözümleri bulmak için özel bir algoritmayı çalıştırmak amacıyla IBM Quantum Heron işlemcisinin 80 kübiti kullanıldı. Moderna’nın Kuantum Algoritmaları ve Uygulamaları Bilimsel Direktörü Yardımcısı Alexey Galda: “Amacımız insan sağlığını iyileştirmek. Gelecekte teknolojinin tam olarak olgunlaşmasını beklemek yerine, bugün ilerlememizi ölçeklendirmek için kuantum hesaplama da dahil olmak üzere mevcut her aracı keşfetmenin kritik olduğuna inanıyoruz” dedi.
IBM ve Moderna modellemede iş birliği yapıyor
İş birliği, mRNA ilaç geliştirmede bilinen bir zorluğun üstesinden geliyor: proteinlerin belirli bir nükleotid dizisinden nasıl katlandığını anlamak, mRNA aşıları ve tedavileri oluşturmak için gereklidir. Herhangi bir protein için, onu kodlayan çok sayıda olası mRNA dizisi vardır ve bu da optimizasyonu karmaşık hale getiriyor.
Araştırma ekibinin yaklaşımı, varyasyonel kuantum algoritmalarının performansını iyileştirmek için finans alanında kullanılan bir risk değerlendirme tekniği olan koşullu risk değerini kullandı. Bu yöntem, optimizasyon sürecini en umut verici çözümlere odaklarken gürültülü aykırı değerlere olan duyarlılığı azaltarak, klasik optimizasyon aracını önemli bir hesaplama yükü eklemeden daha iyi sonuçlara yönlendirdi.
Moderna’nın dijitalden sorumlu kıdemli başkan yardımcısı Wade Davis: “Yeni teknolojileri erken benimsiyoruz çünkü onları daha sonra yakalamak yerine kendi şartlarımızda anlamayı tercih ediyoruz” dedi. IBM ile iş birliği yapmak, kuantum yaklaşımının ortaya çıkmasını bekleyip sonra da hemen anlamak zorunda kalmak yerine, bu yaklaşımın neler yapabileceğini görme fırsatı verdi.
Araştırmacılar, 2024 yılında 60 nükleotidlik dönüm noktasına ulaştılar; daha önceki girişimler 42 veya daha az nükleotidlik dizilerle sınırlıydı. 2025 yılı sonlarında yayınlanması planlanan çalışma, aynı metodolojiyi 950 yerel olmayan kapı içeren 156 kübite kadar daha büyük problem boyutlarına uygulayacaktır. Araştırmacılar ayrıca, kuantum ve klasik kaynakların daha verimli kullanımı için anlık kuantum polinom devre tabanlı kuantum optimizasyonu adı verilen yeni bir yaklaşım geliştiriyorlar.
