薬物-タンパク質結合自由エネルギー（ΔΔG）の正確な計算は創薬の中核課題である。これには相補的な2つの要請が並立する：(i) 広大なコンフィグレーション空間のサンプリング（古典MDが必要）、(ii) 各構造での高精度量子力学的エネルギー評価（特に遷移金属錯体や強相関系）。
→ 本研究の動機: 将来のFault-tolerant量子コンピューターが提供する高精度QMエネルギーを、現実的な計算量でFEPパイプラインに取り込むためのインフラを設計する。
| 項目 | 仕様 |
|---|---|
| リガンド | NKP1339 (Ru(III)インドアゾール錯体, 抗癌剤候補) |
| 標的 | GRP78 (HSP70 family, ER chaperone) |
| 量子コア層 | Ru中心 + 直接配位子, 多参照QM |
| 中間層 | 断片DFTで事前学習 → QC転移学習したMLP |
| 外層 | MM force field (溶媒, タンパク質残基) |
| FEP手法 | Jarzynski非平衡スイッチング |
| QC実装段階 | 古典CASSCF/CASPT2 (将来QPE置換可) |
MM × MLP/DFT × 多参照QMコアの三層構造が「広大なサンプリング」と「強相関電子の高精度評価」を両立する具体的アーキテクチャを提供。
Jarzynskiプロトコルで高コスト層の評価を少数の代表構造に絞り、ML/MMアンサンブルからの補正でΔGの統計的安定性を担保。
Ruコアに必要な活性空間サイズ、論理qubit数、ゲート誤差率を提示。FEP応用に向けたFault-tolerant QCのスペックシートとして機能する。
QC実機が来る前に古典QC実装で動作するため、MLP転移学習・FEP補正・埋め込み境界の経験を蓄積するインフラとして直ちに利用可能。