量子线路残差头用于受体功能效力预测论文

Chenyan Jia、Yaping Ma、Yuen Wang、Cong Guo 在 arXiv 论文 2610.13037 中提出用浅层量子线路残差头联合经典分子编码器做受体功能效力预测：以 GLP-1R cAMP 相关 pEC50 预测为主要任务，共享分子表示的线性基头与量子残差头共同训练，并扩展评估至 ADRB2 和 MC4R。 在 GLP-1R 结构组划分下，量子残差模型相对对应基线模型降低平均绝对误差：MLP 编码器从 0.677 降到 0.639，GNN 编码器从 0.680 降到 0.641。 作者的结构对照实验显示，参数量匹配的实正交对照达到相近预测性能，作者称部分量子残差收益可能与结构化二次特征交互有关，即增益未必来自量子优势。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。