By 케나 휴즈-캐슬베리 게시일: 11년 2022월 XNUMX일
의료는 아마도 전 세계적으로 가장 수익성이 좋은 산업 중 하나일 것입니다. 10% 대부분의 GDP의 선진국. 신약 개발부터 환자 치료 할당에 이르기까지 의료 산업 내에는 양자 컴퓨팅의 이점을 크게 누릴 수 있는 다양한 영역이 있습니다. 많은 양의 환자 데이터와 보안 및 환자 개인 정보 보호에 대한 우려로 의료 사용 사례는 이미 양자 컴퓨터의 현재 개발로 처리될 수 있습니다. “양자 어닐링은 최적화 문제인 문제를 해결하는 것입니다. 공급망 최적화, 더 나은 약물 찾기, 물론 더 나은 임상 시험에 들어가는 방법에 대해 생각합니다.”라고 CEO 겸 창립자는 설명했습니다. 폴라리스qb, 샤하르 케이난. Polaris는 양자 컴퓨팅을 사용하여 최적화하는 선도 기업 중 하나입니다. 약물 디자인, 의료 산업의 많은 하위 부문 중 하나일 뿐입니다.
의료 및 약물
약물 및 약물 설계는 의료 산업에서 환자의 웰빙에 도움이 되는 두 가지 요소에 불과합니다. Keinan은 "우리는 이제 이것을 평가하기 시작했습니다."라고 덧붙였습니다. “더 나은 약물을 설계할 수 있다면 부작용이 적고 더 효율적이겠죠? 더 안전한 약물 나머지 약물 개발 프로세스가 더 빠르고 저렴해질 것임을 의미합니다. 이는 약값이 낮아진다는 것을 의미하며, 이는 더 작은 환자 집단을 위한 약을 개발할 수 있음을 의미합니다.” 양자 기술이 둘 다에 사용되면서 화학 시뮬레이션 약물 개발을 위한 최적화를 통해 이러한 약물의 생산 비용을 크게 낮출 수 있습니다. Keinan이 말했듯이 이것은 제약 회사가 보다 구체적인 질병에 대한 치료법을 추구할 수 있도록 합니다. 현재 제약 회사는 주로 더 큰 질병 인구를 대상으로 하지만 더 높은 수익이 있기 때문에 양자 컴퓨팅은 제약을 줄이고 다른 질병에 대한 신약 연구를 허용할 수 있습니다.
양자 컴퓨팅이 약물 설계를 지원할 수 있는 한 가지 구체적인 방법은 단백질 폴딩을 연구하는 것입니다. 접는 과정을 시뮬레이션하고 분석하는 것은 약물 발견, 그러나 그것은 또한 영양학, 종양학 등과 같은 다른 하위 산업에 더 광범위한 영향을 미칩니다. 의 최근 기사에 따르면 부즈알렌: "Variational Quantum Eigen-solver라는 양자 알고리즘을 사용하여 아미노산 사슬에서 가능한 접힘에 대한 통계적 표현을 생성할 수 있으며 그 결과 자연에서 관찰할 수 있는 단백질 구성에 대한 예측이 가능합니다." Polaris는 분자가 뇌의 혈액-뇌 장벽을 통과할 때 분자의 잠재적인 독성을 살펴봄으로써 이 과정을 한 단계 더 발전시킵니다. "우리는 세 가지 다른 단계가 아닌 단일 최적화에서 뇌로 전달되는 단백질에 결합하고 독성이 적은 분자를 찾고 있습니다."라고 Keinan은 말했습니다. "그것이 우리가 타임라인을 더 짧게 만드는 방법입니다."
양자 및 진단
약물 발견 외에도 양자 컴퓨팅은 질병 진단. 이미 병원과 진료소에서는 AI를 사용하고 있으며 기계 학습 환자 테스트 결과 및 이미지에서 가능한 질병 또는 종양을 감지하는 데 도움이 됩니다. "따라서 기계 학습을 다루는 모든 것은 특히 대량의 데이터인 경우 양자를 통해 속도를 높일 수 있는 잠재력이 있습니다."라고 설명했습니다. 아미르 나베, 공동 창립자 겸 최고 제품 책임자(CPO) 클래시크 테크놀로지스, 시장을 선도하는 양자 컴퓨팅 회사입니다. AI가 질병 탐지를 가속화하는 데 상당한 진전을 이루면서 AI와 결합된 양자 컴퓨팅이 의료 산업에 상당한 변화를 가져올 것으로 보입니다. AI 기업가 게리 파울러 2021년에 이러한 예측에 대해 자세히 설명했습니다. 포브스 기사, "양자 컴퓨팅은 파킨슨병, 암 및 매일 많은 생명을 앗아가는 기타 질병과 같은 질병에 대한 답을 찾는 또 다른 유용한 도구가 될 것입니다." 전문가들은 다음과 같은 진단되지 않은 질병의 증가하는 위협에 대해 경고합니다. 대장 암 젊은 세대에서 양자 컴퓨팅은 초기 경고 시스템을 생성하여 더 많은 청중이 조기 검사를 더 쉽고 쉽게 이용할 수 있도록 합니다.
의료 시설의 양자 컴퓨팅 및 환자 관리
COVID-19와 같은 바이러스가 병원 시스템을 압도하는 상황에서 많은 전문가들이 양자 컴퓨팅을 찾고 있습니다. 병목 현상 의사나 병원 침대보다 더 많은 환자. 세계보건기구(WHO)는 2030,있을 것입니다 적자 의사와 간호사를 포함하여 거의 천만 명의 의료 서비스 제공자 중 이 병목 현상은 또 다른 세계적인 유행병이 닥칠 경우에만 악화될 수 있으며, 이러한 문제를 해결하기 위해 양자 기술을 사용해야 하는 긴급한 필요성이 발생합니다. 이러한 많은 병목 현상은 최적화 알고리즘을 사용하여 해결할 수 있기 때문에 양자 컴퓨팅은 보다 효율적인 치료 프로세스를 생성하고 약이나 병원 침대와 같은 리소스를 보다 효율적으로 할당하는 데 도움이 될 수 있습니다. "Quantum은 이 전체 영역을 도울 수 있습니다."라고 Naveh는 덧붙였습니다. "환자를 위한 실제 치료는 환자에게 최적의 지원을 제공할 수 있는 것부터 이러한 시설에서 사기 적발이 있는지 확인할 수 있는 모든 것입니다." 민감한 환자 정보가 포함된 의료 기록을 통해 양자 컴퓨팅은 다음을 통해 추가 수준의 보안을 제공할 수 있습니다. 암호화 프로세스. 양자 컴퓨팅이 현재 수준의 사이버 보안에 대한 위협으로 환영받고 있기 때문에 특히 환자 기록 및 기타 유형의 민감한 정보에 대해 새로운 수준의 디지털 안전을 위한 길을 닦는 데 도움이 될 수 있습니다.
다양한 이점으로 인해 양자 기술이 이미 의료 산업에 적용되고 있으며 앞으로도 계속해서 산업을 변화시킬 것이라는 것은 놀라운 일이 아닙니다. Fowler가 인터뷰에서 말했듯이 양자 기술 내부, “세상은 우리 모두를 위해 근본적으로 바뀌었습니다. 가장 빠른 슈퍼컴퓨터보다 100억 배 더 빠른 양자 컴퓨터를 사용하면 10,000만 년이 걸리는 작업을 200초 만에 처리할 수 있습니다. 우리 삶에 영향을 미치는 약물 발견 및 기타 의료 기술 분야의 가능성을 상상해 보십시오.”
Kenna Hughes-Castleberry는 Inside Quantum Technology의 전속 작가이자 JILA(University of Colorado Boulder와 NIST 간의 파트너십)의 과학 커뮤니케이터입니다. 그녀의 글쓰기 비트에는 심층 기술, 메타버스 및 양자 기술이 포함됩니다.
