By 케나 휴즈-캐슬베리 06년 2022월 XNUMX일 게시됨
이상으로 $ 1.42 조 미국 전역의 수익에서 제약 산업은 양자 컴퓨팅 회사에 많은 수익성 있는 기회를 제공합니다. 약물의 디자인과 신물질의 창출은 기본적으로 연구되기 때문에 분자 규모, 문제의 주제는 본질적으로 양자 시스템이 됩니다. 컴퓨터도 양자 시스템이기 때문에 양자 컴퓨터가 이러한 물질을 분석하고 시뮬레이션하는 것이 훨씬 더 쉬워집니다. 기존 컴퓨팅이 이미 약물 시뮬레이션에 적용되고 있지만(보통 기계 학습과 함께) 양자 컴퓨팅은 발견 프로세스를 간소화할 뿐만 아니라 패러다임 시프트 전체 제약 산업을 대상으로 합니다.
Riverlane 양자 과학 관리자 Nicole Holzmann 박사가 제약 산업에서 양자 컴퓨팅의 역할에 대해 논의합니다. (PC 리버레인)
"개발은 매우 기본적이므로 제약회사는 자체 매출의 15%를 R&D에 지출합니다."라고 한 회사는 설명했습니다. 2021 McKinsey and Company 기사. 양자 컴퓨팅은 시뮬레이션을 사용하여 이러한 비용을 크게 낮출 수 있습니다. 인실리코 임상 시험. 여기에서는 참가자와 다양한 약물 치료가 시뮬레이션되어 양자 컴퓨터가 약물 프로토콜을 테스트하고 더 저렴하고 효율적인 방법으로 솔루션을 최적화할 수 있습니다. 다른 양자 시뮬레이션에서는 약물의 작동 방식을 예측하기 위해 단백질 간의 분자 상호작용을 조사합니다. 최근의 연구 양자 컴퓨팅 회사에서 리버 레인 효소 수소화효소와 감광제 분자 테모포르핀을 연구하기 위해 임베딩 기술을 사용하여 특수 알고리즘을 만들었습니다. Riverlane의 양자 과학 관리자인 Dr. Dr.는 “우리는 양자 컴퓨터의 단백질 환경 내에서 약물의 활성 부분을 계산하는 방법을 찾고 싶습니다. 니콜 홀츠만. “하지만 시스템이 너무 크기 때문에 이것은 매우 어렵습니다. 그래서 우리는 단백질의 활성 부분을 분리하고 양자 컴퓨터에서 그 작은 부분을 계산하는 방법을 찾아야 합니다.”
기존 컴퓨팅은 이미 다음을 통해 약물 시뮬레이션을 만들어 왔습니다. 캐드 (컴퓨터를 이용한 약물 발견). CADD를 통해 연구자들은 기계 학습을 사용하여 분자 상호 작용의 시뮬레이션을 만들 수 있습니다. 그러나 CADD에는 모든 데이터, 심지어 가능한 "막다른 골목" 분자까지 검토하므로 한계가 있습니다. 이러한 제한은 연구할 수 있는 분자를 제한하므로 제약 산업에 병목 현상을 일으킬 수 있습니다. 양자 컴퓨터를 사용하면 이 프로세스가 간소화되고 빨라져 발견 프로세스가 더욱 가속화됩니다. 실제 약물 시험이 약물 시뮬레이션으로 대체되지 않으므로 이러한 컴퓨터 시뮬레이션은 훨씬 더 비용 효과적인 방식으로 잠재적인 치료 프로토콜을 정확히 찾아내는 데 도움이 될 수 있습니다. Holzmann은 "약물 설계 주기를 살펴보면 약품을 설계하는 데 12년 정도의 수년이 걸립니다."라고 말했습니다. “아주 비싸요. 수백만 개의 분자로 시작하여 결국 소수의 잠재적 후보가 있으면 만족할 것입니다. 그리고 그 긴 과정에는 많은 실험 단계가 있습니다.” 양자 컴퓨팅은 이 프로세스를 크게 줄이는 데 도움이 될 뿐만 아니라 제약 산업에서 잠재적인 패러다임 전환을 일으킬 수도 있습니다. 더 많은 컴퓨팅 성능을 갖춘 양자 컴퓨터는 시뮬레이션된 분자 시스템의 유형을 확장하여 항체 또는 전체 펩타이드와 같은 것을 포함할 수도 있습니다.
제약 산업의 양자 컴퓨팅 타임라인
양자 컴퓨터는 이러한 많은 이점을 제공하지만 완전히 적용되기까지는 다소 시간이 걸릴 수 있습니다. 이러한 지연이 발생하는 이유 중 하나는 사용 사례가 부족하기 때문입니다. Riverlane과 같은 회사는 가능한 사용 사례(예: 두 회사와의 파트너십 등)를 실험하고 있습니다. 아텍스 파마슈티컬스 와 리게티 컴퓨팅), 양자컴퓨팅을 활용하기 위한 충분한 사용 사례를 개발하는 데는 시간이 걸릴 것입니다. 이러한 시간 지연의 또 다른 주요 이유는 하드웨어 개발입니다. 현재 신소재나 신약개발에 적용되고 있는 양자컴퓨터는 NISQ (Noisy Intermediate Scale Quantum), 여기에는 여전히 오류 및 기타 문제가 포함되어 있습니다. McKinsey와 Company는 오류 없는 양자 컴퓨터가 다음 세대 이후에도 이용 가능하다고 믿습니다. 2030, 제약 산업에 큰 파장을 일으킬 것입니다. 같은 회사 양자 광채 이러한 하드웨어 문제를 극복하기 위해 다이아몬드 양자 가속기와 같은 고유한 하드웨어를 사용하기를 희망하고 있습니다. Riverlane도 마찬가지로 이러한 문제를 해결하려고 노력하고 있습니다. Holzmann은 "Riverlane이 이러한 기계에서 발생하는 오류를 수정하기 위해 많은 노력을 기울이고 있는 또 다른 영역입니다."라고 덧붙였습니다. “그래서 계산에 사용하는 큐비트가 많이 있는데 계산 중에 일부가 깨질 것입니다. 더 나은 기계가 있더라도 그런 일은 항상 일어날 것입니다. 이 계산을 유용하게 만들려면 이러한 오류를 보정해야 합니다."
다음과 같은 다른 양자 회사 양자 이미 일정을 단축하기 위해 노력하고 있습니다. 최근 퀀티넘(Quantinuum)이 출시됐다. 인콴토는 화학자가 양자 컴퓨터에서 여러 양자 알고리즘을 활용하도록 특별히 설계된 양자 계산 화학 소프트웨어입니다. Quantinuum's의 Moor Insights and Strategy의 CEO 겸 수석 분석가인 Patrick Moorhead는 "양자 컴퓨팅은 우리가 직면한 가장 큰 과제에 대한 새로운 답을 열 수 있는 새로운 분자 및 재료를 신속하고 비용 효율적으로 개발할 수 있는 길을 제공합니다."라고 설명했습니다. 릴리스를 누르십시오. InQuanto는 이러한 종류의 플랫폼 중 첫 번째이지만, 다른 양자 회사가 다양한 제약 회사와 협력하여 컴퓨팅 성능을 지상 수준에서 활용하기를 희망하므로 확실히 마지막은 아닐 것입니다. 이러한 파트너십이 더 많이 이루어짐에 따라 제약 산업은 양자 컴퓨팅의 힘으로 인해 영원히 변화될 수 있습니다.
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.
