KI verliert gegen einen Quantencomputer: Moderna und IBM simulieren das längste Molekül

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15:15, 11.08.2025

Forschern von Moderna und IBM ist es gelungen, das längste mRNA-Molekül auf einem Quantencomputer zu simulieren.

mRNA ist ein Molekül, das für die Übertragung der genetischen Information von der DNA auf die Ribosomen verantwortlich ist. Es wird zur Herstellung von Impfstoffen verwendet und steuert die Proteinsynthese in den Zellen. Dieses Molekül besteht aus einer einzigen Kette von Aminosäuren und hat eine sekundäre Proteinstruktur, die aus einer Reihe von Faltungen besteht.

Mit jedem hinzugefügten Nukleotid erhöht sich die Zahl der Faltungsmöglichkeiten. Daher wird es schwierig, die Form des Moleküls in großem Maßstab vorherzusagen.

Experimente von Moderna und IBM

Bereits im Jahr 2024 führten Moderna und IBM eine Studie durch, die zeigte, wie Quantencomputing für Vorhersagen genutzt werden kann. Ursprünglich basierten diese Prognosen auf KI-Modellen und klassischen Binärrechnern.

Die neue Studie zeigte, dass es möglich ist, mRNA-Sequenzen mit Tausenden von Nukleotiden, aber ohne komplexe Elemente zu verarbeiten. Pseudo-Knoten" haben beispielsweise komplexere Biegungen und weisen komplexere interne Interaktionen auf. Durch den Ausschluss solcher Elemente ist die Genauigkeit der Proteinfaltungsvorhersage begrenzt.

Die Forscher arbeiten daran, diese Grenzen zu überwinden, da die Vorhersage aller Details der Struktur direkte Auswirkungen auf die Entwicklung wirksamer Impfstoffe hat und zuverlässigere Vorhersagen ermöglicht.

Es wurde eine große Anzahl von Experimenten mit Quantenmodellierungsalgorithmen durchgeführt. Zunächst wurden 80 Qubits auf dem R2 Heron Prozessor verwendet. So konnten die Wissenschaftler die Sekundärstruktur des Proteins mit einer Länge von 60 Nukleotiden vorhersagen.

Zuvor bestand das beste Modell aus 42 Nukleotiden. Die Steigerung des Experiments wurde durch die Eliminierung von Rauschen ermöglicht. Es wurde auch eine Studie mit 354 Qubits ohne Rauschen durchgeführt.\

Die Erhöhung der Anzahl der Qubits dürfte sich erheblich auf die Genauigkeit der Modellierung und die Fähigkeit, längere Sequenzen zu erstellen, auswirken.

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