在McKinsey Digital 的一项报告中提到，估计大型制药公司将量子计算应用于蛋白质结构和相互作用的机会价值为 2000 亿美元，并强调一系列技术丰富的行业的机会远远超过这个数字。

这种潜力反映在生命科学领域最近的合作公告中，包括：

• IBM 和克利夫兰诊所达成10 年合作伙伴关系，以加速医疗保健和生命科学领域的发现
• 勃林格殷格翰和谷歌合作，在一个专门的量子实验室中将量子计算应用于分子动力学模拟

那么，为什么是生命科学？为什么是现在呢？

早在 1982 年，Richard Feynman就有先见之明写道：“如果你想模拟自然，你最好让它成为量子力学的”。费曼认识到，支配自然界的基本过程是量子力学，因此，为了在计算机中可靠地模拟自然，该模型也需要是量子力学的。

虽然基础理论已经得到了很好的理解，即使计算能力经历了 40 年的指数增长，但计算技术的最新发展水平仍然难以模拟多种复杂的生物相互作用，例如，定义药物分子对靶标的激活。

正是在这类用例中，量子计算最有可能被颠覆。这些用例不仅仅是推动当前计算能力极限的应用程序的问题。底层过程的性质是，需要依赖叠加的算法——量子比特同时为 1 和 0 的能力——才能产生有效和准确的模型，而现有的计算技术在这种情况下难以实现这种能力。

生命科学领域——尤其是药物研发——充满了量子计算潜在用例的研究领域。这些包括分子设计、分子相似性、蛋白质折叠和蛋白质-配体相互作用、药物作用的建模机制、生物标志物发现、定量结构活性关系以及更大生物系统的行为建模。更广泛地说，病理学和图像分析、精准和个性化医疗以及遗传学（特别是连接基因组和结果）领域都涉及复杂的系统，其中量子计算的部署可能会产生改变游戏规则的效果。

纵观制药领域，虽然计算技术无处不在，但仍然需要减少上市时间和成本，提高效率并降低损耗率。很难想象仅靠基于晶体管的计算能力的进步就能满足这种需求。有一个令人信服的案例表明，量子计算将导致范式转变，正如我们在此讨论的，人们对量子计算的私人投资价值的逐年增长证实了这种潜力。

保持灵活性

量子计算硬件发展的一个有趣方面是产生量子比特的各种不同技术方法。虽然尚不清楚哪种技术或哪些技术会“获胜”（即哪些技术将产生具有可接受的错误水平并能够解决复杂现实世界问题的可扩展量子计算机），但硬件的多样性促使人们需要“平台无关” '软件，从而培养能够在任何量子计算硬件上运行的平台和算法开发人员生态系统。

硬件和软件之间的这种脱节可以减少实现量子计算潜力所需的时间。量子计算能力的进步并没有带来新的应用，而是与量子计算机本身并行开发应用。一旦必要的量子计算能力可用，突破性的算法就可以立即运行。

为量子做好准备

在生命科学领域部署量子计算将涉及创建第一台成功的可扩展量子计算机的硬件开发人员、算法和软件平台的开发人员，以使量子计算机能够用于解决现实世界的问题，以及从事研发的人员，例如制药公司和其他技术丰富领域的公司，他们能够将使用量子计算技术的输出转化为现实世界的产品。

这些各方都有不同的技能组合，需要调整他们的思维，以利用量子计算提供的机会。开拓者不会是那些简单地替代量子计算机来完成当前使用现有计算能力完成的工作的人（尽管计算能力发生了变化）。生命科学领域的合作需要了解量子计算机可以实现的目标以及正在建模的基础生命科学过程，以便利用量子计算技术的潜力。

几年前，人工智能系统和计算能力的发展使人工智能在解决生命科学中复杂问题方面的实际部署成为现实的可能性。这促使大量投资和重要的合作活动，包括主要制药公司和人工智能领域的领先企业之间的合作。量子计算似乎正在遵循类似的轨迹，能够在研发中实际部署的系统在短期内成为现实的可能性。

那些希望在实用的量子计算解决方案可用时利用它们的人已经在做准备——被称为“量子就绪”。人们的期望不是量子计算将立即取代现有方法，而是当量子技术的部署变得有利时，将会有一个将量子技术投入使用的过程。

因此，为量子做好准备需要绘制一条从使用现有技术到一旦可用的量子技术的道路。鉴于与平台无关的量子软件已经成为现实，潜在的早期采用者可以了解量子未来的样子，并可以规划他们的量子计算策略并相应地做出资源决策。投资者和合作伙伴活动已经证明了这一点——这一趋势似乎将持续下去。重大的成功故事开始成为头条新闻只是时间问题。

原文链接：https://www.lexology.com/library/detail.aspx?g=3e27c53e-22f0-449f-abb7-5e6fb874bcae

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