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该研究团队首次实现了基于面心立方（FCC）晶格模型的蛋白质结构预测量子算法研究。选择FCC晶格编码的动机源于团队成员发现：相较于其他晶格模型，FCC晶格在模拟真实蛋白质二级结构方面具有更优越的性能，这一优势通过均方根偏差（RMSD）指标得到了验证。研究人员采用两种量子方法解决该问题：多项式拟合方法（PolyFit）和基于拉格朗日对偶原理的约束型变分量子本征求解器（VQEC）。两种方法均成功部署在“Eagle R3”（ibm_cleveland）与“Heron R2”（ibm_kingston）量子计算机上，并在噪声环境下成功复原了6氨基酸序列KLVFFA的基态构型。对比两种量子处理器（QPU）的输出结果表明，在新型Heron R2架构上，最优解（基态构象）的预测与采样效率获得显著提升（PolyFit实现近两倍改进，VQEC达到三倍改进），凸显了量子硬件进步对该应用的重要推动作用。