Logarithmic-scale variational quantum eigensolver for off-lattice protein structure prediction in continuous torsional angle space
تقدم هذه الورقة البحثية خوارزمية "المحلل الذاتي الكمي المتغير" ذات المقياس اللوغاريتمي، والتي تتيح لأول مرة التنبؤ ببنية البروتين بجميع ذراته في فضاء غير شبكي عبر الفضاء الالتوائي المستمر، وذلك من خلال تقليل متطلبات الكيوبتات من مقياس خطي إلى مقياس لوغاريتمي، حيث نجحت في إثبات استعادة البنية الشبيهة بالبنية الأصلية للبروتينات الصغيرة على كل من أجهزة المحاكاة والأجهزة الكمية الحقيقية.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
تُعد البروتينات هي الآلات الجزيئية التي تُبقي الحياة مستمرة، حيث تطوي نفسها في أشكال ثلاثية الأبعاد معقدة لتأدية مهامها. وقد كان التنبؤ بدقة بكيفية التواء وانعطاف سلسلة من الأحماض الأمينية لتتحول إلى شكلها النهائي والوظيفي أحد أكثر الألغاز استعصاءً في علم الأحياء. لعقود من الزمن، اعتمد العلماء على حواسيب كلاسيكية قوية لمحاكاة هذه الأشكال، ولكن العدد الهائل من الطرق الممكنة التي يمكن للبروتين أن يتلوى بها كبير جداً لدرجة أن حتى أسرع الحواسيب الفائقة تكافح لإيجاد الإجابة الصحيحة دون أن تضل الطريق. ومؤخراً، دخلت أداة جديدة هذا المجال: الحاسوب الكمومي. وخلافاً للآلات التقليدية التي تعالج المعلومات في شكل بتات ثنائية، تستخدم الحواسيب الكمومية بتات كمومية، أو "كيوبتات"، والتي يمكن أن توجد في حالات متعددة في آن واحد، مما يوفر اختصاراً محتملاً عبر متاهة الاحتمالات. ومع ذلك، كانت المحاولات المبكرة لاستخدام هذه الآلات لطي البروتين مقتصرة على نماذج مبسطة وكتلية تفتقر إلى التفاصيل الدقيقة للبيولوجيا الحقيقية.
لقد اتخذ فريق من الباحثين في كليفلاند كلينك الآن خطوة كبيرة للأمام من خلال استعراض طريقة تستخدم الحواسيب الكمومية للتنبؤ ببنيات البروتين في فضاء مستمر وشامل لجميع الذرات، وهو مستوى من التفصيل كان يُعتقد سابقاً أنه مستحيل بالنسبة للأجهزة الكمومية القريبة المدى. قدم عملهم، المنشور في مقال بحثي، خوارزمية جديدة تسمى "طي الالتواء الكمومي" (Quantum Torsion Folder). وبدلاً من إجبار البروتينات على شبكة صلبة، تعامل هذه الطريقة مع البروتين كسلسلة مرنة من الزوايا، حيث تقوم بتشفير زوايا الالتواء للعمود الفقري والسلاسل الجانبية مباشرة في أطوار الحالة الكمومية. ومن خلال استخدام استراتيجية القياس اللوغاريتمي، أظهر الفريق أنه بإمكانهم تمثيل الهندسة المعقدة للبروتين باستخدام عدد أقل أسياً من الكيوبتات التي تتطلبها الطرق التقليدية. وفي عمليات المحاكاة، نجح هذا النهج في توليد نماذج لبروتينين صغيرين، وهما "تشينيولين" (chignolin) و"ترب-كيج" (Trp-cage)، والتي تشبه إلى حد كبير أشكالهما المحددة تجريبياً. وعندما اختبر الباحثون الطريقة على أجهزة كمومية حقيقية، استعادوا بنيات تشبه البنيات الأصلية، مما أثبت أن الإشارة الكمومية يمكن أن تنجو من الضجيج الموجود في الأجهزة الواقعية، رغم أن النتائج تفاوتت اعتماداً على الجهاز المستخدم.
إن التحدي الجوهري في طي البروتين يكمكم في التنقل عبر مشهد من الاحتمالات ينمو بشكل أسي مع حجم البروتين. تخيل محاولة العثور على ترتيب محدد واحد لحبل طويل ومرن من بين مليارات الطرق الأخرى التي يمكن أن يتشابك بها. غالباً ما تعجز الحواسيب الكلاسيكية وتستقر في وديان محلية، فتجد شكلاً مستقراً ولكنه ليس الشكل الصحيح. وقد عالج الباحثون ذلك من خلال تحويل التركيز من الإحداثيات المكانية إلى الزوايا التي تنحني عندها سلسلة البروتين. في إطار عملهم الجديد، يعمل الدائرة الكمومية كـ "مولد"، حيث تنشئ موجة معقدة من الاحتمالات تشفر زوايا الانحناء هذه. ثم يعمل حاسوب كلاسيكي كـ "مقيم"، حيث يأخذ هذه الزوايا ويبني نموذجاً ثلاثي الأبعاد كاملاً للبروتين للتحقق من استقراره الفيزيائي، ويقوم بتقييمه بناءً على مدى توافق الذرات مع بعضها البعض ومقدار الطاقة التي يتطلبها الهيكل. وهذا يخلق حلقة حيث يقترح الحاسوب الكمومي شكلاً، ويقوم الحاسوب الكلاسيكي بتقييمه، ثم يقوم الحاسوب الكمومي بتعديل معلماته للمحاولة مرة أخرى، مما يؤدي تدريجياً إلى صقل الهيكل نحو طي مستقر.
ولجعل هذا العمل ممكناً على الآلات الكمومية الحالية، كان على الفريق حل مشكلة معقدة: وهي أن الحواسيب الكمومية لا يمكنها قراءة الأطوار المعقدة التي تحمل معلومات الزاوية بشكل مباشر. ففي المحاكي المثالي، تكون هذه الأطوار مرئية، أما في الأجهزة الحقيقية، فلا يمكن ملاحظة سوى احتمالات قياس حالات معينة. وقد طور الباحثون حلاً ذكياً لهذا الأمر؛ حيث قاموا برسم خرائط للاحتمالات المرصودة إلى توزيع تراكمي، مما أدى فعلياً إلى ترجمة المخرجات الصاخبة والقابلة للقياس من الرقاقة الكمومية إلى الزوايا المستمرة اللازمة لبناء نموذج البروتين. وقد سمح لهم ذلك بتشغيل نفس الخوارزمية على كل من المحاكيات عالية الدقة والمعالجات الكمومية الحقيقية، مما جسر الفجوة بين التصميم النظري والتنفيذ العملي.
اختبر الفريق طريقتهم على بروتينين مصغرين معروفين جيداً: "تشينيولين"، وهو ببتيد صغير مكون من عشر بقايا ينطوي في شكل دبوس شعر ضيق، و"ترب-كيج"، وهو بروتين أكبر قليلاً مكون من عشرين بقايا يحتوي على مزيج أكثر تعقيداً من الحلزونات والحلقات. وقد أجروا آلاف عمليات المحاكاة المستقلة لكل بروتين، باستخدام ثلاثة أنظمة مختلفة لتسجيل الطاقة لتقييم النتائج: وظيفة مخصصة تم تصميمها خصيصاً لهذه المهمة، وبرنامج "روزيتا" (Rosetta) واسع الاستخدام، ومحرك الفيزياء "OpenMM". وفي عمليات المحاكاة، أثبتت الطريقة فعاليتها بشكل ملحوظ في أخذ عينات من الأشكال الصحيحة. وبالنسبة لـ "تشينيولين"، وصلت أفضل النماذج إلى درجة عالية من الدقة، حيث اختلف بعض اللقطات عن الهيكل التجريبي الحقيقي بأقل من أنغستروم واحد، وهي مسافة أصغر من عرض ذرة واحدة. وحتى بالنسبة لـ "ترب-كيج" الأكثر صعوبة، وجدت الطة بنيات أقرب بكثير إلى الشكل الأصلي من النماذح المختارة نهائياً، مما يشير إلى أن الحاسوب الكمومي كان يستكشف بنجاح المناطق الصحيحة في مشهد الطي.
كانت الرؤية الرئيسية من الدراسة هي أن النموذج النهائي الناتج عن عملية التحسين لم يكن دائماً هو الأكثر دقة. فقد وجد الباحثون أنه من خلال الاحتفاظ بسجل لآلاف اللقطات منخفضة الطاقة المأخوذة أثناء رحلة الطي، كان بإمكانهم غالباً العثور على هيكل أفضل بكثير مما استقرت عليه الخوارزمية في النهاية. وهذا يشير إلى أن الحاسوب الكمومي ممتاز في استكشاف الفضاء الشاسع للاحتمالات وإيجاد المرشحين الواعدين، ولكن التحدي يكمكم في اختيار المرشح الأفضل من ذلك المجمع. وقد كان لـ "دالة الطاقة المخصصة" أفضل أداء في توجيه النظام نحو أشكال مدمجة تشبه الأشكال الأصلية، بينما فضلت أنظمة التسجيل الأخرى أحياناً هياكل مستقرة فيزيائياً ولكنها بعيدة هندسياً عن الطي الحقيقي.
للتحقق من أن هذا النهج يعمل على أجهزة حقيقية، نفذ الفريق أفضل معلمات المحاكاة الخاصة بهم على معالجين كموميين مختلفين من IBM: وهما ibm_cleveland و ibm_miMiami. وقد أجروا نفس الدائرة 300 مرة على كل جهاز لمراعاة العشوائية والضجيج المتأصل في القياسات الكمومية. وكانت النتائج مشجعة: ففي ibm_cleveland، استعادت الطريقة بنيات تشبه البنيات الأصلية في 88 حالة من أصل 300 محاولة، حيث حقق أفضل نموذج دقة بلغت 1.758 أنغستروم. وفي ibm_miMiami، كان معدل الاستعادة أقل، حيث سجل 45 هيكلاً ناجحاً من أصل 300، وبلغ أفضل نموذج دقة 1.782 أنغستروم. وقد سلط الفرق في الأداء الضوء على أنه بينما كانت الخوارزمية قوية، فإن بنية الجهاز المحدد، والمعايرة، وخصائص الضجيج في المعالج الكمومي تلعب دوراً رئيسياً في النتيجة النهائية. وأشار الباحثون إلى أن مهام ibm_miMiami استغرقت وقتاً أطول بكثير للتشغيل رغم أنها تحتوي على بوابات أقل، مما يشير إلى أن عوامل تتجاوز مجرد حجم الدائرة، مثل جدولة النبضات وتأخيرات القياس، تؤثر على الكفاءة.
تخلص الدراسة إلى أن التنبؤ ببنية البروتين عالي الدقة أمر ممكن على الأجهزة الكمومية القريبة المدى، بشرط صياغة المشكلة بطريقة تحترم قيود الآلة. ومن خلال تحويل المشكلة من البحث عن الإحداثيات المكانية إلى البحث عن زوايا الالتواء المشفرة في الأطوار الكمومية، تمكن الفريق من تقليل متطلبات الكيوبت إلى مستوى يمكن إدارته، مما سمح بنمذجة شاملة لجميع الذرات في فضاء مستمر. وبينما لا تزال الطريقة تواجه تحديات، لا سيما في دقة تسجيل الطاقة والأعباء الإضافية لقراءة النتائج من الأجهزة الصاخبة، إلا أنها تضع أساساً قابلاً للتوسع للمستقبل. إن هذا العمل يثبت أن الحواسيب الكمومية يمكنها تجاوز النماذج الخشنة والمبسطة لمعالجة الهندسة المستمرة والواقعية للجزيئات البيولوجية، مما يفتح مساراً جديداً لفهم الآليات الأساسية للحياة.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.