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1、1量子計算+生物制藥白皮書生命是一個復雜且多樣的系統，其包含的生物學過程涵蓋了從分子、細胞、組織到個體等多個層級之間的相互關聯，每個層級內部與層級之間都存在著龐大且復雜的調控網絡。與此同時，這些復雜調控網絡又并非靜止，隨著生物學過程的發生，它們相互協同，共同維持生物體內的相對穩定。深入解析這些具有復雜特性和高度動態行為的調控網絡，對理解生命的遺傳發育規律、復雜疾病的發生發展、相關疾病治療靶點發現和新型藥物的開發具有重要意義。然而，解析這些復雜調控網絡極為困難。其主要原因在于不同分子及層級間的非線性關系和高度動態行為，以及生物數據的多樣性使得生物場景的計算異常復雜，這些復雜計算任務的求解對現有計

2、算體系和方法提出了巨大挑戰，隨著生物技術的進一步發展，海量數據的產生將進一步加大目前的計算難度。另外，針對特定靶點的藥物開發也面臨巨大的計算需求，超大分子庫的篩選和分子結合模擬等往往在時間消耗和精度要求上難以平衡，造成了目前藥物研發成本高昂的局面。因此，亟待一種新的計算體系來打破上述困境。量子計算作為一種新興的計算范式，因其獨特的計算能力和效率優勢，有望突破當前瓶頸，在生命科學、制藥領域展現出巨大的應用價值。相比經典計算方法，量子計算能夠模擬復雜生命系統的非線性互作關系，可應用于大規模組合優化問題求解、生物大分子動態構象采樣、多分子互作網絡的動態模擬推演等復雜計算場景，為生物計算帶來前所未有的

3、效率提升和精度改善。此外，量子計算在先導化合物發現、分子性質優化、研發流程優化以及研發成本降低方面擁有巨大潛力，有望從根本上解決藥物研發高風險、長周期和高成本的核心痛點，為未來的藥物發現和個性化醫療提供強大支持。隨著量子計算硬件和相關算法的快速發展，量子計算正在為制藥行業注入全新的技術驅動力。導言2量子計算+生物制藥白皮書長期以來，藥物研發面臨著高風險、長周期和高成本等核心痛點，尤其是在全球臨床階段成功率較低的背景下，這些問題尤為突出。目前，傳統的生物計算和計算機輔助藥物設計面臨的問題主要體現在準確性低、計算速度慢兩個方面。準確性低體現在：現有模型表示的局限性。細胞在時空上跨越從原子到組織的多

4、個層次，不同尺度間存在非線性轉化。組分交互復雜性。細胞功能涉及基因調控、代謝通路等多個過程，每個過程都包含大量高度動態和不同構型的生物分子。非線性動力學。輸入的微小變化可能導致輸出的復雜變化。由于計算框架和模型表示的局限性，往往難以描述真實生物學場景中不同分子的復雜關系和分子本身的構象變化軌跡，因此對更高精度狀態的表征和物理模擬對計算能力和模型表示提出了更高挑戰。計算速度慢體現在：隨著生物技術的發展，目前已經積累了海量的多模態生物數據，包括多組學數據、生物分子數據、臨床病理影像等數據，這些高維度、高度復雜的數據往往導致計算規模龐大?，F有計算框架對數據模擬規模的限制。不同硬件協同處理導致數據讀取

5、存儲的時間延遲。以基于受體的藥物研發場景為例，其涉及復雜的采樣和分子動態模擬，經典計算方法在應對以下問題時表現出顯著的局限性：行業總體發展態勢第一部分3量子計算+生物制藥白皮書量子力學效應的模擬：分子間相互作用的量子力學效應難以通過經典方法精確模擬，尤其是在強電子相關性場景中。例如經典方法在處理大規模生物分子的電子結構時，往往因計算復雜度和精度不足而受限。分子構象采樣與結合靶點區域識別：分子對接和靶點區域識別涉及巨大的搜索空間，傳統算法往往面臨計算時間和精度的權衡。例如分子對接需要在復雜的構象空間中尋找最佳結合模式，而經典計算方法難以在合理時間內完成全局搜索。復雜分子動力學模擬：復雜分子動力學

6、模擬（如蛋白質折疊和藥物受配體結合過程）對計算資源的需求極高。傳統分子動力學在模擬大型蛋白質和底物分子作用時，受限于計算資源，難以準確模擬長時間尺度下的相互作用關系。面對日益復雜的生物計算場景，亟需一種新型計算范式來突破經典計算瓶頸，量子計算利用量子疊加和量子糾纏特性，在并行處理復雜計算任務時具備顯著優勢，有望高效解決上述難題，為藥物發現提供革命性動力。在生命科學研究過程中，“AI+量子計算”的技術融合，將進一步推動生命科學研究的進展。作為一項顛覆性技術，量子計算與人工智能的結合正在解決經典計算方法難以解決的問題。近年來量子計算糾錯技術的突破，進一步展現了這種融合應用的巨大潛力。分子對接概念圖

7、4量子計算+生物制藥白皮書在藥物發現領域，量子計算的應用前景十分廣闊，其在靶點發現、活性位點分析、分子構象采樣和對接、化學反應模擬、分子動力學模擬、化合物優化、新型生物藥開發、臨床試驗優化等環節均有巨大潛力。隨著量子硬件的性能提升和算法的優化，這些應用場景將逐步從理論探索走向實際應用，為藥物發現帶來深遠影響。量子計算應用于小分子化合物生成與優化英矽智能與加拿大多倫多大學合作，利用量子計算與生成式AI結合的混合模型，成功設計出針對KRAS靶點的新型抑制劑分子 1。該研究展示了量子計算在藥物早期發現中的潛力，尤其是在篩選和優化“不可成藥”靶點的候選分子方面。研究團隊通過量子變分生成模型（QCBM）

8、和長短期記憶網絡（LSTM）的混合框架，生成了大量候選分子，并篩選出具有高活性和低毒性的新型KRAS抑制劑。量子計算在藥物發現中的研究進展第二部分5量子計算+生物制藥白皮書 量子計算應用于分子對接上海交通大學醫學院正在與北京玻色量子科技有限公司將量子計算應用于分子對接2。分子對接是基于配體受體識別的鎖鑰模型提出的技術方法，通過計算配體受體之間的空間互補以及能量匹配來尋找其復合物模式，是藥物發現的重要技術手段，其巨大的搜索空間和計算要求對傳統算力來說充滿挑戰，而量子算法可以有效加速這一過程，例如CIM（相干光量子計算機）。CIM能夠加速分子對接過程，通過網格點匹配（GridPointMatchi

9、ng，GPM）和原子特征匹配（FeatureAtomMatching,FAM）算法模型，將分子對接中的采樣問題編碼為QUBO（二次無約束二值優化）模型來加速采樣過程。通過真機測試與驗證，CIM的求解速度比傳統計算機快1000倍，可顯著提升藥物虛擬篩選效率和準確率。6量子計算+生物制藥白皮書 量子計算應用于臨床試驗設計2025 年 1 月，ClevelandClinic 公布了一項新的研究成果尿培養抗生素敏感性的機器學習預測模型的開發和驗證：降低發病率與改善抗生素管理框架 3。該工作組提出，基于生理學的藥代動力學和藥效學（PBPK/PD）建模與量子機器學習（QML）相結合 4，有助于在經典計算機

10、所需時間的一小部分內準確預測潛在影響。7量子計算+生物制藥白皮書量子計算在生物制藥應用中的展望第三部分1.改善藥物研發核心痛點藥物研發長期受到高風險、長周期、高成本的制約。從藥物發現到最終上市，通常需要10-15年，總成本可達數億美元甚至數十億美元，且臨床試驗階段的成功率僅為12.9%。量子計算在藥物研發中的應用，有望顯著改善這一現狀?？s短研發周期：量子計算能夠通過精確的分子模擬和高效的化合物篩選，快速識別潛在的先導化合物，降低篩選假陽性，節約實驗成本和時間。例如，量子計算可以精確模擬蛋白質折疊過程、優化分子構象采樣，得到真實可靠的計算結果，從而縮短藥物研發時間，加速新藥發現進程。提高篩選成功

11、率、降低研發成本：現有藥物發現依賴于大規模的化合物庫進行的高通量篩選，往往篩選假陽性率較高，增大藥物研發失敗風險。量子計算通過優化虛擬篩選策略，精準模擬相互作用，提高篩選成功率，從而大幅降低研發成本。2.優化藥物設計策略，提升化合物成藥性量子計算在藥物設計中的核心價值，體現在其對分子性質分布優越的采樣能力。具體而言，它能夠學習獲取大規?；钚苑肿雍统伤幏肿拥男再|，并優化化合物的關鍵理化特性（如親和力、溶解度和毒性）。例如，量子計算可以通過精確模擬藥物分子與靶標蛋白的相互作用，提供更準確的電子態分布和反應路徑預測，提升優化化合物性質，從而顯著提升藥物設計的成功率。8量子計算+生物制藥白皮書此外，量

12、子計算能夠更精準地模擬藥物與靶標之間的相互作用機制。例如，通過量子模擬，研究人員可以更準確地模擬出蛋白質的折疊過程和獲得穩定構象，這些中間互作過程對理解藥物作用機制至關重要。這種能力不僅為化合物優化和活性提升提供了可靠的理論支撐，還顯著縮短了藥物研發周期，為新藥發現帶來深遠影響。3.賦能大規模數據分析基因組學、轉錄組學、蛋白質組學等多組學數據的不斷積累，為解析復雜生物過程和發現疾病治療靶點提供了豐富的數據資源，但同時也為分析和挖掘這些數據提出了新的挑戰，量子計算的并行處理能力將為解決這些挑戰提供全新思路。借助量子計算優勢可在一些大規模計算任務（如加大規?；蚪M組裝、遺傳變異關聯分析等場景）中實

13、現加速，幫助科研人員高效挖掘疾病相關靶點和相關生物標志物，從而為解析復雜疾病的發生發展過程提供證據支持，并推動精準醫學和個性化治療的進步。此外，量子計算在解決大規模組合優化問題上具有顯著優勢，其在復雜疾病調控網絡建模中能得到更完善的調控關系，幫助多靶點治療策略和新型藥物設計思路的提出。4.行業布局與技術前景量子計算的應用潛力已引起制藥行業的高度關注，全球制藥巨頭紛紛加速布局。例如，全球最大的私有制藥企業 BoehringerIngelheim 和PsiQuantum展開合作，使量子計算機計算細胞色素P450電子結構的速度較經典計算提升了234倍，用于改進藥物設計方法及提升療效 5；mRNA疫苗

14、領域領軍者Moderna聯手IBM利用量子計算成功預測了mRNA二級結構，用于加速藥物發現和創造新的治療方法 6；NovoNordiskFoundation 更是在2022年宣布投入2億美元，研發專用于生命科學研究的量子計算機 7，用于計算涉及人類基因組和疾病的大規模數據，以加速個性化藥物的研發。隨著量子硬件性能的提升（如量子比特數量增加、糾錯技術進步）以及量子算法（如變分量子本征求解器VQE）的優化，量子計算在藥物研發中的優勢將進一步顯現，更快展開實9量子計算+生物制藥白皮書際應用。5.推動行業可持續發展量子計算在資源消耗方面具備顯著的潛在價值，其基于能量函數的采樣方法遵從玻爾茲曼分布，能夠更高效、準確地預測藥物分子的性質和反應路徑，從而減輕因實驗失敗導致的資源浪費問題。例如，量子計算可以通過優化化學反應路徑，減少合成過程中的試錯成本，從而提高資源利用效率。這種更高效、更環保的計算模式，將為制藥行業帶來可持續發展的新動力。量子計算在藥物研發中的應用不僅限于資源優化。例如谷歌的研究顯示，量子計算機在執行某些任務時的能耗比傳統超級計算機低三個數量級，這種能耗優勢在大規模藥物合成中具有重要的應用前景。10量子計算+生物制藥白皮書1https:/