理论上,量子计算机可以证明比任何超级计算机都更强大。谷歌等计算机巨头和罗氏(Roche)等制药业巨头最近的举动表明,药物研发可能被证明是成功的量子计算的第一个杀手级应用。

经典计算机通过打开或关闭晶体管来将数据表示为1或0,而量子计算机使用的是量子比特,由于量子物理的超现实性质,量子比特可以同时处于叠加状态,即它们同时为1和0。

叠加让一个量子位本质上同时执行两个计算,如果两个量子位通过被称为纠缠的量子效应连接在一起,它们可以帮助执行两个计算2或者同时进行四个计算;3个量子比特,23.或者八次计算;等等。理论上,一台拥有300个量子比特的量子计算机可以在瞬间执行比可见宇宙中原子数量更多的计算。

制药巨头最近的举措表明,制药行业正越来越重视量子计算。例如,今年1月,全球最大的私营制药公司勃林格殷格翰(Boehringer Ingelheim)宣布将与谷歌合作,在药物研发中使用量子计算。同月,全球最大的制药公司罗氏(Roche)透露,它正在与剑桥量子计算公司(Cambridge Quantum Computing)合作,为早期药物发现和开发设计量子算法。

“谷歌的观点是,化学是量子计算的近期应用,我也这么认为,”英国剑桥量子计算公司(Cambridge quantum computing)战略和产品主管查德·爱德华兹(Chad Edwards)说。

理论上,量子计算可以比传统的高性能计算机(hpc)更好地模拟分子和化学反应。“只有像咖啡因一样复杂的分子才是hpc的上限,”爱德华兹说。咖啡因有只有24个原子。相比之下,“在制药行业,你要处理的分子要大得多:含有数千个原子的蛋白质。当我们想要了解像化学这样的量子力学系统是如何工作的时,我们想要使用能够思考和工作量子力学的机器。”

剑桥量子计算公司本身并不建造或操作量子计算机,而是为此类硬件开发软件。爱德华兹说:“我们站在罗氏这样的大公司的界面上,他们想要使用量子计算,但不知道如何将其应用到他们的组织中,而ibm、霍尼韦尔、微软和谷歌等世界上的大公司,不确定如何在不同的组织中部署量子计算。”“我们已经与十大制药公司中的五家进行了合作。”

剑桥量子计算的研究领域之一是量子化学。它们帮助解决的主要问题包括:找出哪些分子可能与感兴趣的蛋白质结合最强;分子的晶体结构;分子在一定能量范围内所能达到的状态;分子之间相互作用和演化的方式;分子对光谱作出反应的方式;合成:用于合成一种化合物的反应;以及身体如何代谢特定药物,爱德华兹说。

在这种研究中使用的主要算法是变分量子本征求解器。这是用来找到一个问题的最优解,比如一个分子的基态,它有最少的能量。变分量子特征求解器实际上是一种混合算法,其中经典计算机完成了大部分工作,而量子处理器解决了传统计算机难以处理的部分问题。爱德华兹说:“它是目前业界所有人用于量子化学的主力。”

剑桥量子计算目前用于量子化学的一种新算法依赖于一种称为虚时间进化的方法。爱德华兹指出,与变分量子本征求解器相比,这种方法的优势在于:它更节约资源,而且不太可能追求那些看起来最好但实际上不是最好的解决方案。

爱德华兹说,今天的量子计算机可以同时执行涉及5到10个原子大的分子的计算,但传统的小药物分子通常由30到40个原子组成。他解释说,为了弥补这一点,量子化学研究人员通常会分析一个小药物分子的多个片段,然后使用一种称为密度矩阵嵌入理论的方法来了解这些片段如何作为单个分子表现在一起。

当谈到量子计算可能给药物研究带来什么好处时,爱德华兹说:“很多人都草率地得出结论,认为它会比传统方法更快。”“在某些情况下,它会是,但我们真正的目标是达到传统机器无法达到的精度水平。”

爱德华兹说,大型制药公司不再只是简单地进行探索性研究,研究量子计算是否能帮助他们提高利润。他补充说,主要的制药公司已经组成了一个名为QuPharm的联盟,在竞争前共同努力,推动量子计算在药物生产中的应用。QuPharm则与量子经济发展联盟(QED-C)合作,后者致力于帮助开发量子科学和工程的商业应用。它还与皮斯托亚联盟(Pistoia Alliance)合作,这是一个寻求推动生命科学研发创新的联盟。

爱德华兹说:“我们看到长期研究将大量资源投入到量子计算中,通常需要两到三年的时间。”“这些研究比概念验证研究先进得多。他们已经试水了,现在他们正致力于这项技术的长期发展,这也是这项技术所需要的。”

除了制药,量子计算的一个新兴前沿可能是生物信息学,解决基因测序和基因注释等挑战。上周,剑桥量子计算公司宣布将与皇冠生物科学公司和JSR生命科学公司合作,利用量子计算进行研究,可能会研发出新的抗癌药物。爱德华兹说:“用传统的计算方法处理生物信息学问题,其能力只是线性增长,根本没有帮助。”“我们希望量子计算的指数级增长可能有助于生物信息学。”

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纳迪亚·拉迪奇
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