一颗药丸💊从实验室到药柜的“闯关之旅”：它可能在生产线“变脸”（多晶型问题，如ROY化合物变色龙般的不稳定晶体），可能在体内“迷路”（被肝脏酶过早分解），更可能在靶点前“摆错姿势”（构象错误，药效尽失）。这些“隐形杀手”让新药研发成为一场平均耗时十年、耗资26亿美元💵、成功率不足10%的“豪赌”。
如今，量子计算或许将成为破解困局的钥匙。国外部分研究机构推出的最新算法已能在现有量子计算机上精准预测药物晶型稳定性、代谢命运和最佳作用构象。中国部分研发团队也在量子计算机上实现了全球首个量子边编码药物分子预测应用。
▶药物研发的“算力之渴”
在全球医药产业链中，新药研发常被称为“十年长跑”，平均耗时十年、花费数十亿美元💵，但成功率却不足一成。问题的根源在于：要真正理解药物分子的作用机制，就必须在量子层面精确模拟电子运动和分子间作用。但传统计算方法捉襟见肘——要么精度不够，容易算错；要么算力需求惊人，即便是超级计算机也难以支撑。随着医疗数据体量持续膨胀，分子结构和生物过程愈发复杂，药物研发正面临前所未有的“算力之渴”。
这种“算力困境”在研发实践中表现得尤为突出，新药研发必须跨过以下三道难关，而这恰恰是传统计算方法力不从心的地方。
- 第一关：多晶型的不确定性
同一药物分子可形成不同晶体结构，即“多晶型”，其溶解度、稳定性甚至毒副作用差异巨大。然而，传统计算工具难以准确预测。例如密度泛函理论（DFT）常误判分子几何，给出与实验相反的稳定性排序，严重制约研发。
- 第二关：代谢途径的复杂性
药物进入人体后，需经肝脏酶系代谢。哪怕结构只差一个原子，代谢速度也可能大相径庭。传统方法要么算不准金属酶反应（DFT无力），要么依赖成本极高的算法（如CCSD(T)），难以常规使用。
- 第三关：分子构象的不稳定性
药物能否精准结合靶点，取决于分子在结合位点上的构象姿态。哪怕能量差微小，也可能决定药效。传统方法预测构象困难：DFT忽略电子关联易算错，分子模拟速度跟不上分子变化。
药物研发是一场与自然复杂性和算力瓶颈的拉锯战。传统方法与超级计算机在精度和效率间两难，人工智能虽能预测，却缺乏机理解释。产业界迫切需要新算力工具突破“三关”，量子计算由此进入研发者视野。
▶量子计算如何利用自身优势赋能新药研发
正因如此，业界开始将目光投向新一代算力工具——量子计算。作为天然适配分子世界规律的技术，它被寄予厚望，并展现出三大独特优势：
（1）加速问题解决：量子计算机有望实现经典计算机难以企及的高速复杂计算。例如，模拟分子间相互作用或在极短时间内完成蛋白质—配体结合过程，大幅缩短药物研发周期；
（2）提高解决方案精度：通过直接模拟量子现象（如电子行为和分子反应），量子计算具有提供高精度模拟的潜力，这对于计算电子结构和预测复杂生物行为等至关重要，能够加速开发更有效的治疗方法；
（3）降低成本并提高能源效率：量子计算机有潜力更高效地执行计算任务，减少能源消耗并降低运营成本，这对于资源密集型任务尤为重要（如复杂的大型分子模拟和大规模基因组数据分析）。
如果说这些优势还显得抽象，那么全球药物研发中的一些真实研究案例已经证实了量子计算的潜力，其在三个长期困扰制药界的难题上，均取得了一定突破：
- 案例一：破解多晶型“魔咒”
量子计算精准捕捉电子关联效应，成功预测化合物 ROY 及其类似物的晶体稳定性，解决了传统方法算不准晶型的难题，为“虚拟结晶”铺平了道路。
- 案例二：预判药物代谢命运
量子计算准确刻画酶与药物反应的过渡态能垒，揭示了帕立瑞韦及其类似物在代谢稳定性上的差异，帮助研发者在早期就能筛选出更“长寿”的候选分子。
- 案例三：解锁最佳分子“姿势”
量子计算通过能量差和电子关联分析，解释了格卡瑞韦为何比帕立瑞韦更易与靶点结合，从而实现跨基因型疗效的提升。
从晶型预测到代谢路径，再到分子构象，量子计算不仅展现了超越经典计算的精度与效率，更为新药研发打开了全新的可能性。可以预见，随着算力和算法的不断进步，其或将在未来制药产业中扮演越来越重要的角色。
▶未来已来：量子+AI，强强联合加速医药创新
如果说量子计算单兵作战已展示出突破瓶颈的力量，那么当它与人工智能强强联合时，药物研发将迎来真正的“质变”。
AI善于从海量数据中发现模式优化模型；量子计算则擅长精确处理分子层面的复杂计算，同时为AI提供优势，加速特定AI计算（如量子机器学习算法）。二者结合，为制药业带来前所未有的突破。
比如，在虚拟筛选中，AI可快速从上亿化合物中锁定候选分子，而量子计算能进一步用量子力学方法精准评估其结合亲和力，大幅提高筛选命中率。再如，在药物代谢预测上，AI能识别潜在代谢风险分子，量子计算则能模拟关键酶与药物的反应路径，补足传统算法的精度缺陷。
目前，许多海外初创公司正在尝试运用“量子+AI”的力量，如利用量子计算和AI驱动的生成模型，快速预测药物分子的结合亲和力和毒理特性，从而提高候选分子的成功率；通过量子计算加速药物发现流程；利用量子优化算法设计蛋白质酶，降低实验成本并提升效率。
AI 像是医药研发的“加速引擎”，量子计算则是“精度标尺”。两者结合，就能在保证科学严谨性的同时，大幅提升效率和降低成本。
▶拓展阅读
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2025-r9kv4
https://mp.weixin.qq.com/s/fYo1cciC_E1IggaAHS3DDA
