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Martin-Delgado, MaAutor o Coautor

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28 de marzo de 2022
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QFold: quantum walks and deep learning to solve protein folding

Publicado en: Quantum Science and Technology. 7 (2): 25013- - 2022-04-01 7(2), DOI: 10.1088/2058-9565/ac4f2f

Autores:

Casares, PAM; Campos, R; Martin-Delgado, MA
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Afiliaciones

CENTRO INVEST. SIMULACIÓN COMPUTACIONAL. Universidad Politécnica de Madrid - Autor o Coautor
Quasar Sci Resources SL, Madrid, Spain - Autor o Coautor
Univ Complutense Madrid, Dept Fis Teor, Madrid, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, CCS Ctr Computat Simulat, Madrid, Spain - Autor o Coautor
Universidad Politécnica de Madrid - Autor o Coautor
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Resumen

We develop quantum computational tools to predict the 3D structure of proteins, one of the most important problems in current biochemical research. We explain how to combine recent deep learning advances with the well known technique of quantum walks applied to a Metropolis algorithm. The result, QFold, is a fully scalable hybrid quantum algorithm that, in contrast to previous quantum approaches, does not require a lattice model simplification and instead relies on the much more realistic assumption of parameterization in terms of torsion angles of the amino acids. We compare it with its classical analog for different annealing schedules and find a polynomial quantum advantage, and implement a minimal realization of the quantum Metropolis in IBMQ Casablanca quantum system.
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Palabras clave

Deep learningProtein foldingQuantum advantageQuantum metropolisQuantum simulationQuantum walksStructure prediction

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Quantum Science and Technology debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2022, se encontraba en la posición 13/85, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Physics, Multidisciplinary.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales proporcionadas por WoS (ESI, Clarivate), arroja un valor para la normalización de citas relativas a la tasa de citación esperada de: 2.41. Esto indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 13 Nov 2025)

Esta información viene reforzada por otros indicadores del mismo tipo, que aunque dinámicos en el tiempo y dependientes del conjunto de citaciones medias mundiales en el momento de su cálculo, coinciden en posicionar en algún momento al trabajo, entre el 50% más citados dentro de su temática:

  • Media Ponderada del Impacto Normalizado de la agencia Scopus: 1.9 (fuente consultada: FECYT Mar 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2026-04-06, el siguiente número de citas:

  • WoS: 21
  • Scopus: 24
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-06:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 67.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 67 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 26.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 33 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Último Autor (MARTÍN-DELGADO ALCÁNTARA, MIGUEL ÁNGEL).

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Reconocimientos ligados al ítem

PAMC and RC contributed equally to this work. We would like to thank kind advice from Jaime Sevilla on von Mises distribution and statistical t-tests, Alvaro Martinez del Pozo and Antonio Rey on protein folding, Andrew W Senior on minor details of his AlphaFold article, Carmen Recio, Juan Gomez, Juan Cruz Benito, Kevin Krsulich and Maddy Todd on the usage of Qiskit, and Jessica Lemieux and the late David Poulin on aspects of the quantum Metropolis algorithm. We acknowledge the access to advanced services provided by the IBM Quantum Researchers Program. We also thank Quasar Science for facilitating the access to the AWS resources. We acknowledge financial support from the Spanish MINECO Grants MINECO/FEDER Projects FIS 2017-91460-EXP, PGC2018-099169-B-I00 FIS-2018 and from CAM/FEDER Project No. S2018/TCS-4342 (QUITEMAD-CM). The research of MAM-D has been partially supported by the U.S. Army Research Office through Grant No. W911NF-14-1-0103. PAMC thanks the support of a MECD Grant FPU17/03620, and RC the support of a CAM Grant IND2019/TIC17146.
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