量子计算加速新药研发：未来医疗的新希望？

量子计算加速新药研发：未来医疗的新希望？

引用

中国科学院

等

3

来源

1.

https://www.iop.cas.cn/xshd/xsbg/202403/t20240325_7052305.html

2.

https://www.nature.com/articles/s41567-024-02411-5

3.

https://www.chtf.com/english/News/ChildNews/202405/t20240530_84.html

量子计算作为一种前沿技术，在药物设计领域展现出巨大潜力。最近的研究表明，通过利用量子计算机模拟分子特性和能量状态，能够显著加速药物发现过程。例如，研究团队使用混合量子计算管道成功模拟了前药激活的关键步骤，为理解药物如何在体内转化为活性成分提供了重要线索。尽管面临算法适应性和硬件多样性的挑战，量子计算仍被视为推动新药研发的重要工具，有望在未来医疗领域带来革命性的变化。

量子计算在药物研发中的应用主要体现在以下几个方面：

分子模拟

分子模拟是量子计算在药物研发中最直接的应用。通过精确模拟分子结构和反应机制，研究人员可以预测药物分子与靶点的相互作用，从而加速新药设计。例如，字节跳动研究员吕定顺的团队使用量子嵌入理论和密度矩阵嵌入理论，成功将复杂过渡金属氧系统的模拟需求从近万个量子比特降低到20个量子比特。这一突破大大提高了量子计算机处理复杂化学问题的能力。

化合物筛选

传统的药物研发需要对成千上万种化合物进行实验测试，耗时且成本高昂。而量子计算的并行处理能力可以快速评估大量化合物，提高筛选效率。例如，研究团队使用混合量子计算管道成功模拟了前药激活的关键步骤，为理解药物如何在体内转化为活性成分提供了重要线索。

蛋白质折叠预测

蛋白质的三维结构决定了其功能，而蛋白质折叠预测是药物设计中的关键环节。量子计算可以高效预测蛋白质结构，为靶向药物设计提供支持。例如，DeepMind的AlphaFold系统虽然不是基于量子计算，但其成功展示了AI在蛋白质结构预测中的潜力，而量子计算有望进一步提升预测的准确性和效率。

尽管量子计算在药物研发中展现出巨大潜力，但目前仍面临诸多挑战：

硬件限制

当前量子计算机的量子比特数量有限，且易受噪声影响，导致稳定性差和错误率高。例如，字节跳动研究员吕定顺提到，量子计算正处于噪声中等规模时代（NISQ），量子比特数量在50-1000之间，相干时间有限，门保真度不高。这些限制使得大规模分子模拟变得困难。

算法成熟度不足

现有的量子算法尚不完善，需要进一步优化以适应复杂的药物研发需求。例如，虽然变分量子本征求解器（VQE）算法在小分子模拟中取得了一定进展，但要处理大规模分子仍需算法突破。

可扩展性难题

实现大规模量子计算所需的资源和技术目前难以达到。例如，要模拟复杂的生物分子可能需要数千甚至数万个量子比特，而现有技术还无法稳定地实现如此大规模的量子计算。

人才短缺与知识壁垒

跨学科人才匮乏，同时制药行业对量子技术的认知不足也阻碍了其广泛应用。例如，字节跳动研究员吕定顺指出，量子计算领域需要既懂量子物理又懂化学和计算机科学的复合型人才，而这类人才目前非常稀缺。

随着技术进步，量子计算有望解决更多复杂问题，如优化药物分子、预测生物活性等。这将显著缩短研发周期、降低成本，并推动个性化医疗的发展。例如，专家预测，未来量子计算可能实现对整个生物系统的模拟，从而更精准地预测药物效果和副作用。

总体而言，虽然量子计算在药物研发中的实际应用仍处于早期阶段，但其潜力巨大。通过持续的技术创新和跨领域合作，未来有望克服现有障碍，实现更广泛的应用突破。