【量子前哨智库】量子计算+生物制药白皮书

近日，【量子前哨智库】发布了《量子计算+生物制药白皮书》，这份报告深入探讨了量子计算技术在生物制药领域的应用前景和研究进展。报告指出，量子计算以其独特的计算能力和效率优势，有望在生命科学和制药领域实现重大突破，特别是在药物研发的高风险、长周期和高成本等核心痛点上提供解决方案。报告详细分析了量子计算在靶点发现、分子构象采样、化合物优化等多个环节的巨大潜力，并展望了量子计算如何推动行业可持续发展。这份报告为理解量子计算在生物制药行业的应用提供了宝贵的视角和深刻的洞见。

量子计算正在改写生物制药的未来。这份报告揭示了量子计算在生物制药领域的惊人潜力，它不仅能够提高药物研发的效率和准确性，还能降低成本，缩短研发周期。这是一个重大突破，因为传统药物研发面临的高风险、长周期和高成本问题一直困扰着整个行业。

报告指出，生命是一个复杂且多样的系统，涉及从分子到个体多个层级的相互关联，解析这些复杂调控网络对理解遗传发育规律、复杂疾病的发生发展具有重要意义。但这些复杂调控网络的解析极为困难，因为不同分子及层级间的非线性关系和高度动态行为，以及生物数据的多样性使得生物场景的计算异常复杂。量子计算因其独特的计算能力和效率优势，有望突破当前瓶颈，在生命科学、制药领域展现出巨大的应用价值。

量子计算在药物发现中的应用前景十分广阔，其在靶点发现、活性位点分析、分子构象采样和对接、化学反应模拟、分子动力学模拟、化合物优化、新型生物药开发、临床试验优化等环节均有巨大潜力。随着量子硬件的性能提升和算法的优化，这些应用场景将逐步从理论探索走向实际应用，为药物发现带来深远影响。

报告中提到，英矽智能与加拿大多伦多大学合作，利用量子计算与生成式AI结合的混合模型，成功设计出针对KRAS靶点的新型抑制剂分子。这项研究展示了量子计算在药物早期发现中的潜力，尤其是在筛选和优化“不可成药”靶点的候选分子方面。研究团队通过量子变分生成模型(QCBM)和长短期记忆网络(LSTM)的混合框架，生成了大量候选分子，并筛选出具有高活性和低毒性的新型KRAS抑制剂。

量子计算在分子对接领域的应用也取得了显著进展。上海交通大学医学院正在与北京玻色量子科技有限公司合作，将量子计算应用于分子对接。分子对接是基于配体受体识别的锁钥模型提出的技术方法，通过计算配体受体之间的空间互补以及能量匹配来寻找其复合物模式，是药物发现的重要技术手段。量子算法可以有效加速这一过程，例如CIM(相干光量子计算机)。CIM能够加速分子对接过程，通过网格点匹配(Grid Point Matching，GPM)和原子特征匹配(Feature Atom Matching,FAM)算法模型，将分子对接中的采样问题编码为QUBO(二次无约束二值优化)模型来加速采样过程。通过真机测试与验证，CIM的求解速度比传统计算机快1000倍，可显著提升药物虚拟筛选效率和准确率。

量子计算在临床试验设计中的应用也取得了突破。Cleveland Clinic公布了一项新的研究成果——尿培养抗生素敏感性的机器学习预测模型的开发和验证。该工作组提出，基于生理学的药代动力学和药效学(PBPK/PD)建模与量子机器学习(QML)相结合，有助于在经典计算机所需时间的一小部分内准确预测潜在影响。

量子计算在药物研发中的应用，有望显著改善高风险、长周期、高成本的现状。从药物发现到最终上市，通常需要10-15年，总成本可达数亿美元甚至数十亿美元，且临床试验阶段的成功率仅为12.9%。量子计算能够通过精确的分子模拟和高效的化合物筛选，快速识别潜在的先导化合物，降低筛选假阳性，节约实验成本和时间。量子计算可以精确模拟蛋白质折叠过程、优化分子构象采样，得到真实可靠的计算结果，从而缩短药物研发时间，加速新药发现进程。

量子计算在药物设计中的核心价值，体现在其对分子性质分布优越的采样能力。它能够学习获取大规模活性分子和成药分子的性质，并优化化合物的关键理化特性(如亲和力、溶解度和毒性)。量子计算可以通过精确模拟药物分子与靶标蛋白的相互作用，提供更准确的电子态分布和反应路径预测，提升优化化合物性质，从而显著提升药物设计的成功率。

量子计算的并行处理能力将为解决大规模数据分析的挑战提供全新思路。借助量子计算优势可在一些大规模计算任务(如加大规模基因组组装、遗传变异关联分析等场景)中实现加速，帮助科研人员高效挖掘疾病相关靶点和相关生物标志物，从而为解析复杂疾病的发生发展过程提供证据支持，并推动精准医学和个性化治疗的进步。

量子计算的应用潜力已引起制药行业的高度关注，全球制药巨头纷纷加速布局。例如，全球最大的私有制药企业Boehringer Ingelheim和PsiQuantum展开合作，使量子计算机计算细胞色素P450电子结构的速度较经典计算提升了234倍，用于改进药物设计方法及提升疗效。随着量子硬件性能的提升以及量子算法的优化，量子计算在药物研发中的优势将进一步显现，更快展开实际应用。

量子计算在资源消耗方面具备显著的潜在价值，其基于能量函数的采样方法遵从玻尔兹曼分布，能够更高效、准确地预测药物分子的性质和反应路径，从而减轻因实验失败导致的资源浪费问题。量子计算可以通过优化化学反应路径，减少合成过程中的试错成本，从而提高资源利用效率。这种更高效、更环保的计算模式，将为制药行业带来可持续发展的新动力。

这篇文章的灵感来自于【量子计算+生物制药白皮书】这份报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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