容错量子计算机上蒙特卡洛抗体环建模的前景

量子计算在生物科学中的应用是一个迅速增长兴趣的领域，但具体的工业应用仍难以实现。量子马尔可夫链蒙特卡洛已被提出作为加速广泛计算问题（包括药学相关问题）的方法。在此，我们通过将其应用于抗体结构建模这一药物开发中的关键任务，来研究该方法实现量子优势的前景。为了在最小化所需资源的同时保持药物级精度，我们提出了一种将分子二面角特定编码到量子比特寄存器的方法，以及一种在量子叠加中实现基于经典全原子力场的马尔可夫链蒙特卡洛更新步骤的方法。我们首次详细分析了解决具有工业规模和相关性的问题所需的资源，发现尽管以这种方式使用量子计算机的时间和空间需求相当可观，但持续的技术改进可能在未来使所需资源变得可及。