PasqalとTrue Nexus、量子計算で食品タンパク質の設計駆動型モデリングを推進

量子コンピューティング分野をリードするPasqal社は、True Nexusとの戦略的提携を通じ、食品システムにおける主要なタンパク質機能の解明に注力している。この提携は、従来の食品成分開発における試行錯誤的な手法から脱却し、設計主導型の成分開発へのパラダイムシフトを目指すものである。両社は、タンパク質のゲル化能やテクスチャーといった特性を量子技術を用いて高精度に予測するモデル構築に焦点を当てている。

本共同研究の核心は、タンパク質のゲル化という重要な食品機能特性を捉える、世界初となる完全ベクトル化された動的な三次元（3D）モデルの開発にある。タンパク質の分子レベルでのシミュレーションは創薬分野などでも進められており、東京大学の大村拓登氏の研究に見られるように、機械学習モデルを用いた高精度シミュレーションの試みも存在する。Pasqal社が採用する中性原子方式の量子プロセッサは、ノーベル賞受賞者の研究を基盤としており、複雑な分子相互作用の計算において古典コンピュータの限界を超える可能性を秘めている。この3Dモデルは、食品科学における計算化学の新たなベンチマークとなることが期待される。

開発される参照モデルは、持続可能なタンパク質生産の未来を形成する上で極めて重要である。この精密なモデルは、次世代のシード開発、すなわち遺伝子レベルでの設計や、精密発酵によるタンパク質生産の最適化を直接的に導く指針となる見込みだ。産業技術総合研究所（産総研）では、AIや量子計算を活用した材料設計基盤技術の高度化を進めており、食品タンパク質も機能性材料として同様の計算科学的アプローチの恩恵を受けることになる。

量子コンピューティングの応用は食品分野に限定されず、化学や材料科学といった広範な領域で実用化が模索されている。Pasqal社は、超伝導方式のリーダーであるIBM社とも協業し、量子を中心としたスーパーコンピューティングの基盤確立を目指し、化学および材料科学における応用研究を促進している。食品タンパク質の機能予測は、この広範な量子計算の応用トレンドの一部と見なせる。名古屋大学の研究チームが機械学習を用いて食品の機能性を網羅的に予測する手法を開発した事例からも、計算科学的手法による食品成分と生体分子の相互作用解析が、健康寿命延伸に貢献する重要な研究領域であることが示唆される。

今回のPasqalとTrue Nexusの取り組みは、これまで経験則に頼りがちであった食品のテクスチャーやゲル化といった機能特性の制御を、量子シミュレーションという科学的基盤の上に置くことを意味する。これにより、代替タンパク質（New Protein）開発の効率化にも寄与する可能性があり、代替タンパク質は植物由来、昆虫由来、培養肉など、次世代の研究開発が進められている。量子計算による精密な機能予測は、これらの次世代タンパク質の設計と品質管理を向上させるポテンシャルを秘めており、食品産業全体のイノベーションを加速させる一歩となる。