12.635 atomlu bir protein kompleksinin dönüm noktası niteliğindeki simülasyonu, kuantum hesaplamanın deneysel bir teknolojiden ilaç keşfi için uygulanabilir bir bilimsel araca dönüştüğünün sinyalini veriyor.
IBM (NYSE: IBM), Cleveland Clinic ve Japonya'dan RIKEN'deki bilim insanları, kuantum donanımıyla modellenen bugüne kadarki en büyük molekül olan 12.635 atomlu bir protein kompleksini simüle ettiler. 5 Mayıs'ta duyurulan bu başarı, şu anda on yıldan fazla süren ilaç geliştirme süreçlerini kısaltabilecek hibrit bir kuantum-klasik yaklaşım kullanıyor.
Çalışmanın baş yazarı ve Cleveland Clinic Hesaplamalı Yaşam Bilimleri Bölümü'nde görevli bilim insanı Dr. Kenneth Merz, "Bu çalışma önemli bir ilerlemeyi işaret ediyor ve kuantum hesaplamanın ilaç keşfiyle ilgili sistemlerdeki gelişen rolünün altını çiziyor. 12.000 atom sınırını aşarak, kuantum hesaplama ile mümkün olan biyolojik olarak anlamlı moleküler simülasyonların ölçeğini önemli ölçüde genişlettik" dedi.
Simülasyon, Cleveland Clinic ve RIKEN'de bulunan IBM'in 156 kübitlik Heron işlemcilerinde, 94 kübite kadar kapasite ve yaklaşık 6.000 kuantum işlemi kullanılarak gerçekleştirildi. Bu görev, dünyanın en güçlü klasik süper bilgisayarlarından ikisi olan Fugaku ve Miyabi-G ile koordine edildi. Çerçeve, aynı yöntemin sadece altı ay önce işleyebildiğinden yaklaşık 40 kat daha büyük bir molekülün simülasyonunu başardı ve temel hesaplamalardaki doğruluk 210 kata kadar arttı.
Araştırma, yaşam bilimlerindeki temel bir darboğazı doğrudan ele alıyor: bir ilaç adayının hedef proteine nasıl bağlandığını doğru bir şekilde tahmin etmek. Günümüzün hesaplama yöntemleri büyük moleküllerin karmaşıklığıyla mücadele etmekte, bu da pahalı ve uzun süren deneme-yanılma laboratuvar çalışmalarına yol açmaktadır. Kuantum merkezli bu yaklaşım, daha doğru enerji hesaplamalarına giden bir yol sunarak ilaç endüstrisi genelinde milyarlarca dolarlık araştırma ve geliştirme maliyetinden tasarruf sağlama potansiyeline sahiptir.
Moleküler Simülasyona Hibrit Bir Yaklaşım
Bu atılım, IBM'in kuantum işlemcileri klasik süper bilgisayarlarla eşleştiren "kuantum merkezli süper hesaplama" adını verdiği bir çerçeve sayesinde mümkün oldu. Bu modelde, klasik makineler —RIKEN'deki Fugaku ve Tokyo Üniversitesi'ndeki Miyabi-G— devasa protein-ligand komplekslerini daha küçük, hesaplanabilir parçalara ayırdı.
Ardından IBM'in Quantum Heron işlemcileri bu bireysel parçaların kuantum mekaniksel davranışını hesapladı. Sonuçlar, 12.635 atomlu molekülün tam bir resmini oluşturmak için süper bilgisayarlar tarafından yeniden birleştirildi. Yeni bir hibrit algoritma olan EWF-TrimSQD, hesaplama yükünü azaltmada ve bu ölçekte bir sistemin simüle edilmesini mümkün kılmada etkili oldu. Bu çalışma, 303 atomlu Trp-cage referans molekülünün simülasyonu da dahil olmak üzere önceki dönüm noktalarının üzerine inşa edilmiştir.
Donanım Metriklerinden Çözülen Problemlere
Yıllarca kuantum hesaplamanın ilerlemesi kübit sayıları ve hata oranlarıyla ölçüldü. Bu başarı yeni bir metrik öneriyor: çözülmesine yardımcı olabileceği problemlerin önemi. IBM Research Direktörü Jay Gambetta, "Kuantum bilgisayarlar artık sadece uygulanabilir araçlar olduklarını kanıtlamakla kalmıyor, kuantum merkezli süper hesaplama mimarilerinde anlamlı sonuçlara katkıda bulunabileceklerini kanıtlıyorlar" dedi.
Yatırımcılar için bu, yaklaşık 19'luk bir ileri F/K oranıyla işlem gören IBM için onlarca yıllık Ar-Ge'nin somut bir getirisi anlamına geliyor. Kısa vadeli kazançları etkilemese de, bu durum kuantum hesaplamanın yüksek değerli ilaç ve biyoteknoloji sektörlerinde uygulanmasına yönelik net bir yol olduğunu gösteriyor. Alphabet (NASDAQ: GOOGL) gibi rakipler ve PsiQuantum ve Infleqtion gibi girişimler hataya dayanıklı kuantum hesaplamaya giden farklı yollar izliyorlar, ancak IBM'in gerçek dünyadaki bilimsel bir problem üzerindeki gösterimi ona önemli bir kanıt noktası sağlıyor. Moleküler etkileşimleri doğru bir şekilde modelleme yeteneği, kuantum sistemleri Pfizer ve Merck gibi büyük ilaç şirketlerinin standart Ar-Ge iş akışlarına entegre edildikçe önemli bir uzun vadeli gelir kaynağı haline gelebilir.
Bu makale sadece bilgilendirme amaçlıdır ve yatırım tavsiyesi teşkil etmez.
