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量子采样开辟了肽空间的新途径
量子采样通过肽空间开辟了一条新途径混合量子经典工作流程提出了一种生成候选肽的新方法，特别是在生物训练数据稀缺的情况下。Mark PierceMon，07/20/2026 - 01:17类别药理学
来源:Science 2.0混合量子经典工作流程提出了一种生成候选肽的新方法，特别是在生物训练数据稀缺的情况下。
肽在药物发现中占据着富有成效的中间地带。它们由短链氨基酸组成，足够大，能够以高亲和力和选择性识别复杂的生物表面，但比抗体和其他蛋白质疗法更小，通常更容易制造。它们的作用范围已经从激素和代谢药物到抗菌剂和显像剂。但是，使肽具有吸引力的化学多功能性也带来了一个艰巨的设计问题：即使是九个残基的序列也有数千亿种可能的氨基酸组合。
由丹麦技术大学 (DTU) 研究人员领导的团队现已测试量子计算是否可以帮助生成人工智能更有效地探索序列空间。正如《连线》杂志首次报道的那样，研究人员将经典生成模型连接到 ORCA 计算公司构建的紧凑型光子量子处理器。他们的目标不是模拟整个蛋白质或取代传统的高性能计算，而是改变人工智能模型生成候选肽的统计种子。
目标是与主要组织相容性复合物 I 类分子（在人类中称为 HLA 蛋白）结合的肽。这些分子在细胞表面展示短的细胞内肽，T 细胞在细胞表面检查它们是否有感染、恶性肿瘤或其他异常的迹象。因此，识别与特定 HLA 等位基因形成稳定复合物的肽对于疫苗设计、癌症免疫治疗和免疫监测技术至关重要。