By ケナ・ヒューズ＝キャッスルベリー 投稿日: 06 年 2022 月 XNUMX 日
オーバーと $ 1.42兆 米国全体の収益において、製薬業界は量子コンピューティング企業に多くの有利な機会を提供しています。 創薬や新素材の創製は、 分子スケール、問題の主題は本質的に量子システムになります。 これにより、コンピューターも量子システムであるため、量子コンピューターによるこれらの材料の分析とシミュレーションが大幅に容易になります。 古典的なコンピューティングはすでに (通常は機械学習と組み合わせて) 薬物シミュレーションに適用されていますが、量子コンピューティングは発見プロセスを合理化するだけでなく、 パラダイムシフト 製薬業界全体に。
Riverlane の量子科学担当マネージャーである Nicole Holzmann 博士が、製薬業界における量子コンピューティングの役割について説明します。 (PC リヴァーレーン)
「開発は非常に基本的なものであり、製薬会社は自社の売上高の 15% を研究開発に費やしています。 2021 マッキンゼー・アンド・カンパニーの記事。 量子コンピューティングは、シミュレーションを使用してこれらのコストを大幅に削減できます。 インシリコ 臨床試験。 ここでは、参加者とさまざまな薬物治療がシミュレートされ、量子コンピューターが薬物プロトコルをテストし、より安価で効率的な方法でソリューションを最適化できるようになります。 他の量子シミュレーションでは、タンパク質間の分子相互作用を調べて、薬がどのように機能するかを予測します。 最近 研究 量子コンピューティング会社から リバーレーン 酵素ヒドロゲナーゼと光増感剤分子テモポルフィンを研究するために、埋め込み技術を使用して特別なアルゴリズムを作成しました。 Riverlane の量子科学担当マネージャーである Dr. ニコール・ホルツマン. 「しかし、システムが非常に大きいため、これを行うのは非常に困難です。 そのため、タンパク質の活性部分を分離し、量子コンピューターでそのわずかな部分を計算する方法を見つける必要があります。」
古典的コンピューティングは、すでに薬物シミュレーションを作成しています。 CADD （コンピュータ支援創薬）。 CADD を使用すると、研究者は機械学習を使用して分子相互作用のシミュレーションを作成できます。 ただし、CADD には限界があり、すべてのデータ、さらには「行き止まり」の可能性のある分子も調べます。 この制限は、研究できる分子を制限するため、製薬業界のボトルネックになる可能性があります。 量子コンピューターを使用すると、このプロセスを合理化して高速化できるため、発見プロセスをより高速化できます。 実際の薬物試験が薬物シミュレーションに取って代わられることはないため、これらのコンピューター シミュレーションは、はるかに費用対効果の高い方法で潜在的な治療プロトコルを特定するのに役立ちます。 「医薬品の設計サイクルを見ると、医薬品を設計するのに何年もかかります。たとえば 12 年ほどかかります」と Holzmann 氏は述べています。 「とても、とても高価です。 数百万の分子から始めても、最終的には少数の潜在的な候補があれば満足です。 そして、その長いプロセスでは、多くの実験ステップがあります。」 量子コンピューティングは、このプロセスを大幅に削減するのに役立つだけでなく、製薬業界に潜在的なパラダイム シフトを引き起こす可能性もあります。 コンピューティング能力が向上した量子コンピューターは、シミュレートされる分子システムの種類を拡張して、抗体やペプチド全体などを含めることもできます。
製薬業界における量子コンピューティングのタイムライン
量子コンピューターはこれらの多くの利点を提供しますが、それらが完全に適用されるまでにはしばらく時間がかかる可能性があります。 この遅延の理由の XNUMX つは、ユース ケースの不足です。 Riverlane のような企業は、考えられるユースケースを実験しています (両社とのパートナーシップなど)。 アステックス製薬 & リゲッティコンピューティング）、量子コンピューティングを利用するのに十分なユースケースを開発するには、しばらく時間がかかります。 この遅延のもう XNUMX つの主な理由は、ハードウェアの開発です。 現在、新素材や創薬への応用が進んでいる量子コンピューターは、 NISQ (Noisy Intermediate Scale Quantum)、まだエラーやその他の問題が含まれています。 McKinsey and Company は、エラーのない量子コンピューターが利用可能になると信じています。 2030、製薬業界に大きな波を起こすでしょう。 のような企業 クォンタムブリリアンス これらのハードウェアの課題を克服するために、ダイヤモンド量子加速器のような独自のハードウェアを使用したいと考えています。 Riverlane も同様に、これらの問題を解決しようとしています。 「これは、これらのマシンで発生するエラーを修正するために Riverlane が多大な努力を払っているもう XNUMX つの領域です」と Holzmann 氏は付け加えました。 「そのため、計算に使用する多くのキュービットがあり、その計算中に一部が壊れます。 より良いマシンがあったとしても、それは起こるだけです。 この計算を有効にするには、これらの誤差を調整する必要があります。」
他の量子企業のような 量子 タイムラインを短縮しようとすでに進めています。 最近、Quantinuum がリリースされました インクアントは、化学者が量子コンピューターで複数の量子アルゴリズムを利用できるように特別に設計された量子計算化学ソフトウェアです。 Quantinuum の Moor Insights and Strategy の CEO 兼チーフ アナリストである Patrick Moorhead は、次のように述べています。 プレスリリース. InQuanto はこの種のプラットフォームの最初のものですが、他の量子企業がさまざまな製薬会社と提携して地上レベルでコンピューティング能力を活用することを望んでいるため、これが最後ではないことは間違いありません。 これらのパートナーシップがさらに進むにつれて、製薬業界は量子コンピューティングの力によって永遠に変わる可能性があります。
Kenna Hughes-Castleberry は、Inside Quantum Technology のスタッフ ライターであり、JILA (コロラド大学ボルダー校と NIST のパートナーシップ) のサイエンス コミュニケーターです。 彼女の執筆活動には、ディープ テクノロジー、メタバース、量子テクノロジーが含まれます。
