重磅投资2亿美元！制药巨头建造第一台专用于新药研发的量子计算机

國棟

光子盒研究院出品
总部位于丹麦的生物制药巨头诺和诺德是世界上最有钱的制药公司之一，2021年利润排名全球药企TOP10。到底多有钱？本月诺和诺德的一份内部文件显示，为了应对高通胀带来的家庭预算紧张，将员工加薪时间从以往下一年度的4月或6月提前至今年底。
因此，当你听到诺和诺德投资2亿美元用于开发量子计算机时，你一定不会感到奇怪。

最新消息显示[1]，诺和诺德基金会已拨款2亿美元(15亿丹麦克朗)，用于建造第一台用于开发新药的全功能量子计算机，该计算机还将提供有关气候变化和绿色转型的见解。
诺和诺德基金会与哥本哈根大学合作启动了量子计算项目，包括来自丹麦、加拿大、荷兰和美国的量子计算领域的世界领先的研究人员。
诺和诺德基金会表示，量子技术将是个性化医疗到来的关键，因为它可以分析巨大的基因组数据集，增加人类微生物群复杂相互作用的清晰度，或者加速药物发现和新药开发。他们的目标是，量子计算机成为设计新的可持续材料、提供新的节能解决方案或协助脱碳新方法的基本工具。
量子计算提供了巨大的潜力，但是在开发完全规模、容错、通用的量子计算机方面仍然存在挑战。该计划将专注于开发量子硬件和量子材料以及算法，以提供一种可以解决当前计算机无法解决的任务的量子计算机。
诺和诺德基金会首席执行官Mads Krogsgaard Thomsen说：“我们希望在量子研究这个具有巨大潜力的领域建立一个国际强国。我们希望创造、培育和开发能够解决健康、可持续发展和其他领域当前主要挑战的技术。”
哥本哈根大学校长Henrik C. Wegener说：“这笔拨款确保了哥本哈根大学将继续成为量子研究的全球领导者。凭借其规模、雄心以及在丹麦和国际上的跨学科合作，量子计算项目将为研究人员提供推动量子技术发展的机会。非常感谢诺和诺德基金会全心全意地为这一研究领域做出贡献。”
01
长达12年的开发周期
诺和诺德基金会量子计算项目是诺和诺德基金会和哥本哈根大学尼尔斯·波尔研究所的合作项目，将持续12年，任务是为量子计算机开发和构建量子硬件和算法，以解决生命科学中的重要问题。
该项目包括一个由大学和企业组成的大型生态系统。该方案的预期参与者包括来自美国麻省理工学院、荷兰代尔夫特理工大学、丹麦技术大学、丹麦奥尔胡斯大学和加拿大多伦多大学的研究人员。
该项目的部分投资被指定用于建立合作公司Quantum Foundry P/S。该公司是一家制造工厂，将为该项目的研究人员提供材料和硬件，并与该项目的其他人员密切合作。

在最初的七年里，研究人员和工程师将开发量子计算机的材料和硬件。研究人员将建立合作开发三个最有前途的量子计算平台的能力，这将为确定哪个平台或其部分最适合进一步扩展奠定基础。该项目将与来自生命科学的研究人员合作，他们将指导这项技术的发展。
在最后的五年里，将扩大选定平台的规模，使其可以解决当前计算机无法解决的生命科学中的相关问题。

哥本哈根大学尼尔斯·波尔研究所教授Peter Krogstrup Jeppesen表示，诺和诺德基金会的项目与世界上其他主要的已知量子计算项目有很大不同，他将其描述为有史以来最雄心勃勃的项目之一。
Jeppesen教授也是量子计算项目的负责人，他说：“全球其他主要倡议已经选择了它们的平台，并正在努力优化它们。但我们预计，在量子比特的质量或扩展方面存在根本性限制的时候，许多项目将陷入死胡同。我们将花七年时间来确定能够为建造可用的量子计算机提供最大机会的平台。”
02
生命科学的巨大潜力
一台全功能的量子计算机可以非常快速地执行复杂的计算，而经典计算机要么不能要么需要几年才能完成。因此，量子计算机为在多个领域开发新的解决方案创造了机会。
量子计算机在生命科学中具有特别革命性的潜力，因为自然界有许多目前还无法分类和正确理解的量子力学系统。量子计算机具有解决这类任务的固有能力。
诺和诺德基金会自然与技术科学高级副总裁Lene Oddershede说道：“例如，在生命科学领域，我们可以通过让量子计算机处理关于人类基因组和疾病的海量数据，加快个性化医疗的发展。这将有助于制定最佳治疗方案。在量子计算项目过程中，物理学家和工程师将每天与生命科学的研究人员密切合作。这项技术的发展将以具体的生物实验和问题为指导，这种紧密的跨学科关系是成功的关键因素。”

03
量子计算如何重塑药物研发
药物研发是一个风险大、周期长、成本高的领域。一款创新药平均需要20亿美元和10年时间才能进入市场，而且有很大的偶然性和盲目性，临床研究的成功率不到10%。近年来制药企业开始尝试运用人工智能和量子计算等前沿技术提高药物研究的成功率并降低研发成本。
虽然经典的机器学习技术已经开始在减少上市时间和成本方面起作用，但量子处理可以彻底改变这一过程。一旦量子计算足够成熟，会大大降低临床研究的失败率。
药物研发的关键是分子模拟，因为分子是物质中能够独立存在的相对稳定并保持该物质物理化学特性的最小单元。
要准确理解分子的结构和运动特性，以及化学反应机制，存在两个障碍：一是所有这些粒子是微观颗粒，一般生物大分子属于纳米颗粒，而有机小分子则更小些，发生化学反应的速度也非常快，用一般的实验技术很难观察到。
但通过计算机图形显示功能，可以将看不见、摸不着的分子系统呈现在计算机屏幕上，从而大大加深人们对分子结构与功能的理解。

分子模拟
二是微观粒子的运动主要遵循量子力学原理，具有测不准关系，即不能同时准确测定粒子的位置和速度，还具有波粒二象性。
因此针对量子力学的深奥难懂，科学家们将宏观领域的经典牛顿力学引入微观体系，创立了易于观解的分子力学。该方法的基本思想是将分子看作是一组靠弹性力维系在一起的原子的集合。分子力学的最初思想是1930年由D.H.Andrews提出。
分子力学中最小粒子为原子，而量子力学中还有比原子更小的粒子，比如电子。这就导致了分子力学不能用来处理化学反应，因为化学反应涉及原子间的电子迁移，因而需要量子力学来处理。
药物研发早已运用了量子力学的思想。美国三位科学家Martin Karplus、Michael Levitt和Arieh Warshe因在“发展多尺度模型研究复杂化学体系上”的贡献获得2013年诺贝尔化学奖。
多尺度模型从电子、原子、分子等不同层面进行分子模拟，这是针对复杂的分子体系而采取的分而治之的策略。

但这些工作还没有真正应用量子计算。在计算机辅助药物设计（CADD）过程中，提高分子模拟的准确性会导致计算成本呈指数级增长。使用量子计算有助于克服经典计算方法的尺度限制，并为更大和更复杂的分子系统实现薛定谔方程的数值精确解。
经典计算机的每一个信息单元叫做比特，一个比特表示的不是0就是1；而量子比特可以是0和1的叠加，通过两种状态的叠加实现并行存储和计算，从而达到经典计算机不可比拟的运算速度和信息处理功能。
理论上，模拟一种相对基础的分子（如咖啡因）需要一台10^48比特的经典计算机，模拟青霉素需要10^86比特。相比之下160量子比特可以模拟咖啡因，286量子比特可以模拟青霉素。
量子计算机为研究复杂系统提供了强有力的工具，比如虚拟筛选。虚拟筛选工具在筛选大型化合物库时往往比化学过程更便宜、更快。但是，虚拟筛选的命中率取决于虚拟筛选过程中使用的受体-配体结合自由能预测的可靠性和准确性。
使用传统的计算方法进行虚拟筛选的实际命中率一直很低，计算预测的绝大多数的候选分子一般都是假阳性。虚拟筛选工作成功的关键是使用可靠的计算方法来准确预测结合自由能。
根据波士顿咨询公司（BCG）报告，量子计算有可能在6个环节影响药物研发，其中潜力最大的应用是化验开发、筛选和优化，通常历时4年半，耗资7亿美元。

其次，量子计算可应用于药物研发的最初阶段——靶标识别和验证；最后，临床阶段通常历时6年，耗资12～17亿美元，但量子计算应用于临床阶段，尚待技术成熟。
参考链接：
[1]https://novonordiskfonden.dk/en/news/major-investment-for-developing-denmarks-first-fully-functional-quantum-computer/
[2]https://mp.weixin.qq.com/s/5Mnv4Ss1FZKMn8wJNTiAFw
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来源：http://www.yidianzixun.com/article/0injhuwM
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李全华

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