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AlphaFold在蛋白质结构预测领域取得了突破性进展，对生物学、医学和药物研发产生了深远影响。然而，该技术依赖的多序列比对（MSA）因其NP难特性导致计算耗时。量子计算作为经典计算机的有力替代方案，有望为这类复杂优化问题带来指数级加速和精度提升。该研究团队高效实现了量子计算与MSA任务的衔接，系统对比了量子比特数增长时经典与量子计算的规模效应，评估了量子纠缠在模型性能中的作用。研究人员还创新性提出混合查询编码方法hyQUBO以消除冗余，将量子资源需求显著降低至𝒪(𝑁𝐿)量级，并耦合VQE与淬火CVaR方案增强鲁棒性和收敛性。通过整合多重策略，该工作成功将量子算法从理想化的CPU/GPU模拟器部署至真实含噪量子设备（HYQ-A37）。据现有文献显示，这是基于离子阱量子计算机的生命科学问题最大规模数字模拟（16量子比特），其仿真与实验性能均达到国际领先水平。该工作为在真实量子处理器上开展生命科学大规模模拟开辟了新路径。