第３回では、炎症関連タンパク質の仮想ターゲット IL-X を題材に、タンパク質ポケットに結合する 8〜12 残基ペプチドの de novo 設計問題を、実際に QUBO へ落とし込み、量子最適化で解く一連の流れをハンズオン形式で体験します。タンパク質のポケットをグリッドとしてモデル化し、ペプチドの構造・配列・ポケットとの相互作用を同時に最適化するアイデアを、学習用に簡略化した 2D グリッドモデルで実装します。Google Colab 上で TYTAN や numpy を用いながら、QUBO 変数の設計、制約条件の組み立て、ハミルトニアンの構築、アニーリング実行、結果の可視化までを一通り体験し、論文レベルのモデルのエッセンスを実感できる構成になっています。 この回で学べること（例） ・タンパク質ポケットとペプチド配列を QUBO で表現する具体的な方法 ・one-hot 制約や経路制約などを用いた「構造 × 配列 × 相互作用」の同時最適化 ・Google Colab＋TYTAN を使った量子インスパイアド最適化の実装手順 ・創薬の仮想事例を通じた、量子最適化ワークフローの実践的な理解