彭博社-2025年5月16日，科学家们对快速发展的量子计算技术最早且最有前景的应用设想之一是用于药物开发的新方法。

从理论上讲，量子计算机可以消除药物开发过程中涉及的大量试错环节，通过筛选可能合成药物的数万亿个分子，帮助研究人员更快地锁定治疗恶性癌症、预防痴呆、杀灭致命病毒甚至延缓衰老的方法。

今年早些时候，一组研究人员在《自然・生物技术》上发表了一篇论文，作为该技术潜力的证明。论文展示了他们如何利用 IBM 设计的小型量子计算机和人工智能来识别一种潜在的抗癌药物。

尽管全球实验室中有数十台量子计算机在运行，但除了某些特殊的测试问题外，它们尚未足够先进或规模足够大，无法超越现有的超级计算机。不过，该领域已出现了一些令人惊讶的进展。

“我们并不是说它更快、更便宜、更好或其他什么…… 我们只是在证明这是可能的，” 论文合著者、英矽智能（Insilico Medicine）创始人亚历克斯・扎沃罗科夫（Alex Zhavoronkov）表示。他将这些早期应用与首次飞机飞行相类比 —— 对于证明一种曾被认为不可能的新交通方式至关重要。

直到最近，量子计算机仍因容易出错而受到严重限制。它们使用称为量子比特（qubits）的信息存储单元，而将这些单元串联起来只会增加错误率。去年，初创公司 Quantinuum 和后来的谷歌宣布，他们找到了一种解决问题的方法：通过构建某种冗余机制，增加量子比特数量反而会降低错误率。

普通计算机以二进制位（bit）存储信息，其取值为 0 或 1，而量子比特（qubit）则可以同时处于 0 和 1 两种状态，这使得量子计算机能够以根本不同且通常更强大的方式处理数据。

量子计算利用了量子物理学中著名的奇异特性 —— 在被观测之前，原子、光和亚原子粒子都处于不确定状态，甚至它们的位置可能更像一道弥散的波，而非空间中的一个单点。

量子比特可以通过多种方式创建 —— 从在超冷材料中移动的电子，到被激光悬浮固定的原子。目前大多数系统仅能连接少量量子比特，但谷歌去年 12 月在一个包含 105 个量子比特的系统中实现了纠错功能，树立了一个里程碑。科学家认为，如果这种方法能够扩展到数千个量子比特，将彻底改变我们应对现实世界复杂问题的方式，推动医学、能量存储、高效太阳能电池板、下一代太空服等领域的突破，甚至带来我们尚未想象到的创新。

伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校研究量子计算的物理学家布莱恩・德马科（Brian DeMarco）表示，该领域的发展速度之快令人振奋。

在德马科的实验室里，研究人员通过单个原子的自旋来制造量子比特。他说，这些原子可以与周围环境很好地隔离，使得它们的量子行为占主导地位，从而能够被用作量子计算的量子比特。

参与抗癌药物研究的科学家们使用了一个仅有 16 个量子比特的系统，来寻找一种能够与 KRAS 蛋白结合的新分子。事实证明，现有药物很难靶向这种蛋白。

孟菲斯圣犹达儿童研究医院的生物学家克里斯托夫・戈尔古拉（Christoph Gorgulla）表示，研究人员最终希望能够指定药物需要执行的作用，然后利用量子计算机搜索适合该任务的分子。他说，通过这种过程潜在开发的药物数量可以用 “10” 后面跟着约 60 个零来描述。

他说，与其说量子计算机速度快，不如说它 “能讲物质的语言”，因此只需更少步骤就能达到同样的目标。该研究的合著者戈尔古拉指出：“在原子层面，真正主导一切的是量子力学…… 原子如何运动、如何相互作用，以及作用强度如何。”

德马科对此表示认同。“质子、中子和电子之所以能构成原子，正是由于量子物理的作用，” 他说，“化学规律有时足够用，但往往不够。量子物理提供了一个预测物质行为的‘master 公式’—— 薛定谔方程。问题在于，它无法用于求解构成人体的复杂分子；用传统计算机求解需要数百万年。”

科学家们不愿精确预测量子计算机何时能加速药物、化学物质和新材料的发现，但许多人预计这将在十年内实现。上个月，美国国防高级研究计划局（DARPA）启动了 “量子基准计划”，旨在规划一条到 2033 年实现工业级量子计算机的路径。

该领域要继续进步，美国要在这场竞赛中保持领先地位，都需要更多研究支持。上周，几位行业领袖在国会作证，呼吁政府持续提供支持。

唐纳德・特朗普总统的科学顾问迈克尔・克拉齐奥斯（Michael Kratsios）一直大力支持量子计算和人工智能。然而，有人担心政府的预算削减 —— 尤其是在科研领域的削减 —— 会阻碍相关工作的进展。这些大幅削减已经导致一些科学家前往其他地方工作。《自然・生物技术》论文的第一作者、物理学家阿兰・阿斯普鲁 - 古济克（Alán Aspuru-Guzik）在 2016 年特朗普首次当选后便离开哈佛大学，前往多伦多大学，他提到原因是对美国政治环境的担忧。

不确定性是科学的本质属性之一 —— 我们无法总是预测一项研究将走向何方，或需要多久才能产生实际成果。但有一件事我们可以预见：放弃必然会导致我们落后。

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