Руководитель научной группы “Квантовые информационные технологии” Российского квантового центра и профессор МФТИ Алексей Федоров совместно с вице-президентом по биомедицинским исследованиям Сколтеха Михаилом Гельфандом изучили практическое применение квантовых алгоритмов в области вычислительной биологии.

Результаты опубликованы в новом журнале семейства Nature — Nature Computational Science.

Ученые выделили несколько направлений, в которых квантовые вычисления могут быть полезны уже в перспективе 3–5 лет: задачи квантовой химии, предсказание белковых структур и взаимодействия белков с малыми молекулами (потенциальными лекарствами), а также ускорение сборки геномов. Обзор поддержан РНФ, РФФИ и выполнен в рамках реализации дорожной карты по квантовым вычислениям.

Квантовый компьютер ускорит алгоритмы оптимизации и машинного обучения при обработке биологических данных. Так, одни из ключевых задач квантовой химии — изучение биохимических реакций и точная характеристика биологических систем на молекулярном уровне — могут быть решены принципиально в ином масштабе, чем при использовании классических вычислительных устройств.

Внедрение квантовых алгоритмов способствует более детальному пониманию нитрогеназы — фермента, осуществляющего процесс фиксации атмосферного азота. Нитрогеназа играет важную роль в обогащении почвы и водоемов связанным азотом, что критически необходимо для поддержания жизнедеятельности растений и многих микроорганизмов. В промышленности особый интерес представляет взаимодействие нитрогеназы с FeMo-кофактором, моделирование которого позволит значительно повысить эффективность производства аммиака, на которую тратится до 3% от всей перерабатываемой мировой энергии.

Крайне сложно предсказать трехмерную структуру белка, используя классические компьютеры. Ученые обращают внимание, что поиск белковых структур с использованием квантовых алгоритмов даст возможность качественно ускорить создание новых лекарств. Исследователи связывают потенциальный прорыв с внедрением искусственного интеллекта, как это было ранее продемонстрировано DeepMind, квантовыми вычислениями, а также их синергией.

“Все эти задачи в данный момент решаются на модельном уровне, но пока не на том масштабе данных, чтобы извлечь из этого промышленную пользу. Можно полагать, что мы увидим первые значимые результаты от применения квантовых алгоритмов в области биоинформатики на горизонте 2–3 лет. Следующий шаг после этого будет связан с промышленным внедрением квантовых компьютеров и масштабированием их применений”, — подчеркнул Алексей Федоров, автор обзора.