酶催化的靶标识别的量子优化：QuTIE
摘要：酶目标识别（TIE）问题旨在识别给定代谢网络中的一组酶，这些酶的抑制能消除与疾病相关的一组目标化合物，同时对其余化合物的损害最小。这是一个NP完全问题，因此使用经典计算机的最优解无法扩展到大型代谢网络。本文考虑了在代谢网络中识别药物靶标的TIE问题。我们开发了第一个量子优化解决方案，称为QuTIE（酶目标识别的量子优化），以解决这个NP完全问题。我们通过将TIE问题制定为二次无约束二进制优化（QUBO）形式来达到这个目标，然后将其映射到逻辑图中，再将其嵌入到量子计算机上的硬件图中。我们在大肠杆菌、人类和小鼠的27个代谢网络上进行的实验结果表明，QuTIE提供了最优或接近最优的解决方案。我们的实验证明，QuTIE能够成功地确定已经在湿实验中验证的14个主要疾病类别的酶靶标。
作者：Hoang M. Ngo, My T. Thai, Tamer Kahveci
论文ID：2303.07508
分类：Molecular Networks
分类简称：q-bio.MN
提交时间：2023-07-06