Biomolekulare Simulation neu gedacht

Um die molekularen Mechanismen besser zu verstehen, die der Biologie zugrunde liegen, ist die präzise Simulation biomolekularer Systeme im großen Maßstab entscheidend. Eine Forschungskooperation zwischen dem University College London (UCL), der Technischen Universität München (TUM), der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU), NVIDIA, dem Leibniz-Rechenzentrum (LRZ), QMatter und IQM Quantum Computers entwickelte einen Workflow für derartige biomolekulare Simulationen, der GPU-Beschleunigung, konventionelles Supercomputing und Quantencomputing über die NVIDIA-CUDA‑Q‑Plattform miteinander verbindet.

Die Integration von Quantencomputing in groß angelegte, beschleunigte Simulations-Workflows ermöglicht es Forschenden, selbst die komplexesten molekularen Effekte zu analysieren, und dabei zugleich die Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit klassischer Supercomputer maximal zu nutzen.

Das Team verfolgte einen Multiskalen‑Ansatz bei der Simulation und wendete unterschiedliche Genauigkeitsstufen innerhalb des biomolekularen Systems an: Mit einem Quantencomputer modellierten die Forschenden die chemisch aktiven Bereiche von Interesse, während sie etablierte Methoden der Computerchemie und klassische Simulationstechniken verwendeten, um die Umgebung zu beschreiben. Diese Kombination bewahrt Details auf der Quantenebene für biochemische Prozesse innerhalb ihres vollständigen biologischen Kontextes – von entfernten Regionen des Moleküls bis hin zu Membranen und Lösungsmitteln. 

Als ersten realen Use Case wendete das Team den Workflow auf einen G‑Protein‑gekoppelten Rezeptor (GPCRs) an. Diese GPCRs sind wichtige molekulare Gatekeeper – sie sind verantwortlich für lebenswichtige physiologische Prozesse, von der Herzfunktion bis zur Signalübertragung im Gehirn, und sind damit die wichtigsten Rezeptoren für Wirkstoffe von Medikamenten. Etwa ein Drittel der zugelassenen Medikamente wirkt auf sie. Aufgrund ihrer Größe, strukturellen Komplexität und Membranumgebung sind sie jedoch besonders schwer zu modellieren. Der angewandte Multiskalen-Ansatz mit Quantenbeschleunigung eröffnet nun gänzlich neue Möglichkeiten für die Untersuchung dieser wichtigen biologischen und pharmakologischen Wirkstoffe.

Für die Realisierung dieses Workflows im großen Maßstab müssen Quantencomputer und GPU‑beschleunigte Supercomputer eng integriert sein. Die Quantenkomponente wurde auf Euro-Q-Exa ausgeführt, einem 54‑Qubit‑System von IQM, das am LRZ betrieben wird. Dabei wird ein Quantenzustand über die Zeit hinweg weiterentwickelt, um nach wichtigen Konfigurationen von Elektronen in Molekülorbitalen zu suchen. Anschließend werden diese Konfigurationen miteinander in Wechselwirkung gebracht, um ihre Energie zu bewerten – eine Aufgabe, die sich sehr gut für die GPU-Beschleunigung eignet. In diesem Projekt kamen 64 NVIDIA‑Hopper‑GPUs aus dem KI‑Cluster des LRZ, das Teil der akademischen KI‑Forschungsinfrastruktur Bayerns „BayernKI“ ist, zum Einsatz. Die Nachverarbeitung der Arbeit wurde zusätzlich unter Einsatz von 1.200 NVIDIA H100‑GPUs auf dem Eos‑Cluster auf eine Milliarde elektronische Konfigurationen skaliert.

Die GPU-beschleunigte Nachverarbeitung ist stark skalierbar und ebnet den Weg für eine effiziente Erweiterung des Workflows. Zukünftige Studien werden zudem auf den entwickelten Techniken zur Koordination heterogener Rechenressourcen in großskaligen biomolekularen Simulationen aufbauen. Dadurch werden iterative hybride Workflows über komplementäre Architekturen hinweg ermöglicht. 

Insgesamt erweitert dieser Ansatz die Rolle computergestützter Methoden in der Biomolekularwissenschaft und ermöglicht tiefere Einblicke in molekulare Mechanismen unter realistischen Bedingungen.

Der Originaltext wurde ursprünglich im QMatter Blog veröffentlicht: https://qmatter.xyz/a-new-era-of-biomolecular-simulation/

Weitere Informationen finden Sie auch im NVIDIA Blog: https://nvidia.github.io/cuda-quantum/blogs/blog/2026/03/16/cudaq-GTC-26/