Quantum computing algorithms for protein folding applied towards drug discovery

The process of modelling and predicting the manner in which a protein structure folds is a challenge which is imperative to be solved in order to make significant process in the realm of drug discovery. So as to develop drugs against many wide-spread, life-threatening diseases, it is fundamental to be able not only to understand, but also to foresee the three-dimensional structure that any given protein will take on. With the recent emergence of quantum com- puting and all of the possibilities it brings, this is a challenge that is becoming evermore attainable to solve. A classical study is performed to benchmark the problem, implementing specific, custom libraries for the characterisation of the structures and the optimisation of such. Then taking advantage of the variational algorithm, Quantum Approximate Optimi- sation Algorithm, designed to solve optimisation problems, a method for the minimisation of the three-dimensional protein structure is proposed. Executing a complete study of the problem at hand, passing from a Quadratic Unconstrained Binary Problem to an Ising model, and finally constructing a Hamiltonian by means of the creation and annihilation operators, the problem is encoded more efficiently and the simulations bring improved results. A model for minimising the total energy of any protein structure is developed, aiming at dimensions to challenge the best simulated annealing classical algorithms.

Il processo di modellizzazione e predizione della modalità con cui la struttura di una proteina svolge il proprio ripiegamento è un argomento necessita di un approfondimento per ottenere progressi rilevanti nella scoperta e nello sviluppo di nuovi farmaci. È fondamentale, non solo comprendere, ma anche prevedere la struttura tridimensionale che una proteina assumerà, al fine di sviluppare farmaci efficaci contro malattie diffuse e pericolose. Con l’avvento della computazione quantistico, e tutte le sue implicazioni, la risoluzione di questo problema di- venta sempre più realizzabile. Uno studio classico è stato svolto come punto di riferimento del problema, con l’implementazione di varie libreria per la caratterizzazione ed ottimizzazione delle strutture. Utilizzando l’algoritmo variazionale QAOA progettato per la risoluzione di problemi di ottimizzazione, viene proposto un metodo per la minimizzaizone di strutture tridimensionale delle proteine. Uno studio completo è stato poi eseguito, partendo da un problema QUBO, e passando al modello di Ising e infine costruendo una Hamiltoniana con gli operatori di creazione e distruzione. Questa codifica del problema rende il processo più efficiente e le simulazioni restitutiscono risultati migliori. Un modello per minimizzare l’energia totale di una qualsiasi struttura di proteina è sviluppato, con lo scopo di arrivare alle dimensioni a pari passo dei migliori algoritmi classici di ricottura simulata.