一、蛋白质折叠：靶向药研发的 "百年谜题"
蛋白质的三维结构决定其生物功能，这一 "结构 - 功能" 对应关系是现代生物医药研究的核心基石。从癌症治疗到神经退行性疾病干预，几乎所有靶向药物的研发都依赖于对致病蛋白折叠结构的精准解析。然而，蛋白质折叠却是困扰科学界近半世纪的 "哥德巴赫猜想"------ 一条由 20 种氨基酸组成的多肽链可形成的空间构象数量，远超宇宙中原子总数。
传统解析方法始终受制于效率与精度的双重瓶颈。X 射线晶体学需耗时数月培育蛋白晶体，且对膜蛋白等复杂结构束手无策；冷冻电镜虽能捕捉动态结构，但单轮实验成本高达百万美元。即便是 AI 技术带来的突破，也存在明显局限：2020 年横空出世的 AlphaFold 2 虽将预测精度提升至原子级别，但其数据库中 2 亿条结构数据均来自已知实验结果，对低序列相似性蛋白、金属离子结合结构等未知场景的预测误差显著增大。更关键的是，经典计算机对蛋白质折叠的动态模拟需求解薛定谔方程，面对 12 个氨基酸的 3D 结构问题便需数周计算，而人体蛋白质平均含 300 个氨基酸，传统算力已触及物理极限。
二、量子计算 + AI：突破算力桎梏的技术革命
（一）技术融合的底层逻辑
量子计算与 AI 的结合并非简单叠加，而是基于互补优势的深度协同。AI 擅长从海量数据中挖掘规律，但缺乏对量子级微观相互作用的建模能力；量子计算则天然适配分子系统的量子特性，可直接模拟原子间的化学键振动、电子跃迁等物理过程。这种 "数据驱动 + 物理建模" 的融合框架，彻底改变了蛋白质折叠预测的范式。
在硬件层面，当前主流量子计算架构已实现关键突破。IonQ 公司的 Forte 系列离子阱系统凭借全连接特性，可让 36 个量子比特实现任意两两交互，完美适配蛋白质中长程相互作用的模拟需求；IBM 的 127 比特超导处理器则通过 variational 量子 eigensolver（VQE）算法，能生成蛋白质折叠的全局能量曲面。这些硬件进步使量子计算从理论走向实用，为 AI 模型提供了此前无法获取的物理约束数据。
算法创新更是加速突破的核心引擎。德国 Kipu Quantum 公司的 BF-DCQO 算法采用非变分迭代策略，每轮计算可减少量子操作数量的同时提升解的精度，与 IonQ 硬件结合后，成功求解了 12 个氨基酸的 3D 折叠问题，创下量子计算处理此类任务的世界纪录。医图生科则提出 "量子化学 + AI" 闭环，通过量子计算修正 AlphaFold 的结构偏差，在环肽结合等经典 AI 短板场景实现精度翻倍。
（二）万倍提速的实测验证
速度提升的核心源于量子并行性与 AI 效率的协同放大。传统 GPU 集群对含 12 个氨基酸的蛋白质折叠进行全构象采样需 72 小时，而 IonQ 与 Kipu Quantum 的联合团队利用 36 量子比特系统，仅用 4.3 分钟便完成相同任务，速度提升达 1008 倍。在更复杂的全连接自旋玻璃问题中，该系统更是将经典超级计算机的周级计算缩短至秒级，且全部获得最优解。
这种提速效应随蛋白复杂度增加呈指数级放大。PubMed 2025 年 8 月发表的研究显示，采用门基量子计算机与 HP 模型结合的方法，对含 50 个氨基酸的蛋白片段进行预测时，量子 - AI 混合模型的速度较 AlphaFold 3 提升 4200 倍，且均方根偏差（RMSD）控制在 4.9Å 以内，达到药物设计所需的精度标准。arXiv 的最新研究进一步证实，通过融合量子能量曲面与 NSP3 神经网络的统计势能，模型对 75 种蛋白片段的预测速度较经典方法提升万倍以上，且显著性检验 P 值小于 0.001。
三、靶向药研发的全流程变革
（一）靶点发现：从 "不可成药" 到 "可设计"
量子 - AI 技术正在破解 "不可成药" 靶点的百年难题。KRAS 基因突变导致的癌症占人类肿瘤总数的 25%，但因蛋白表面光滑、结合位点隐蔽，长期被视为 "不可成药" 靶点。英矽智能与多伦多大学的团队构建量子变分生成模型（QCBM）与 LSTM 的混合框架，通过 110 万种分子的训练数据集，生成 100 万种候选分子，最终筛选出 2 种具有泛 RAS 抑制活性的化合物。其中 ISM061-018-2 分子对 5 种 KRAS 突变型均有剂量依赖性抑制作用，且无显著细胞毒性，打破了传统药物仅针对单一突变的局限。
这种突破源于量子计算对分子相互作用的精准建模。传统 AI 仅能基于已知结合模式预测，而量子模型可直接计算配体 - 蛋白结合的能量变化，甚至发现全新结合构象。医图生科在 KRAS 泛突变抑制剂研发中，通过量子计算模拟发现了一个传统实验从未观测到的变构结合位点，据此设计的化合物已进入临床前研究阶段。麦肯锡预测，到 2035 年，量子计算将使 "不可成药" 靶点比例从 85% 降至 40% 以下，创造千亿级药物研发价值。
（二）药物设计：从 "试错筛选" 到 "精准生成"
量子 - AI 技术重构了药物分子设计的流程。传统方法需筛选数百万个化合物，成本高达数亿美元，而量子 - 经典混合框架可实现 "生成 - 筛选 - 优化" 的全流程数字化。英矽智能的 Chemistry42 引擎与量子模型结合后，将先导化合物发现周期从 18 个月缩短至 3 个月，筛选成本降低 90%。其核心在于量子变分生成模型能学习分子结构的复杂概率分布，生成的化合物既符合类药性质，又能精准匹配靶点结合腔。
医图生科的实践更具代表性。该团队将量子计算直接融入药物设计日常流程，在 AMB-02 雄激素脱发治疗药物研发中，通过量子模拟预测分子稳定性，提前排除了 3 个潜在毒性风险点，使动物实验通过率从传统的 30% 提升至 75%。其 2024 年发表在 Nature 子刊的论文，成为全球首个将量子计算应用于真实药物设计并完成临床前验证的案例，下载量位列工程类论文第 15 名，印证了行业对该技术路径的认可。
（三）临床前验证：从 "湿实验主导" 到 "干湿融合"
量子计算正在颠覆临床前研究的范式。传统药物研发中，仅体外活性测试就需消耗数千个化合物样本，而量子 - AI 模型可在虚拟环境中完成 90% 以上的活性预测。IonQ 的研究显示，通过量子模拟计算的蛋白 - 配体结合能，与实验测量值的误差小于 2 kcal/mol，达到指导药物优化的精度要求。
这种 "干湿融合" 模式已展现实际价值。英矽智能在炎症性肠病药物研发中，通过量子模型预测的肠黏膜屏障修复活性，与后续动物实验结果的吻合度达 82%，将临床前研究周期缩短 6 个月。谷歌 DeepMind 最新一代 AlphaFold 更是实现了蛋白质与配体复合物的精准预测，其对药物结合构象的预测精度已可替代部分结晶实验，进一步加速了验证流程。
四、技术落地的现状与挑战
（一）从实验室到产业的跨越
量子 - AI 制药已从科研走向产业应用。医图生科不仅将量子计算用于内部管线研发，还计划于 2025 年 7 月推出云量子算力服务，其价格已与 GPU 租赁持平，打破了 "量子计算成本高昂" 的认知误区。IonQ 与 Kipu Quantum 的合作则聚焦商业化落地，其开发的量子计算模块已被默克等药企纳入药物研发流程，主要用于复杂分子的构象优化。
行业生态也在快速成型。2025 年以来，量子制药领域的投融资规模同比增长 180%，出现了 "算法公司 - 硬件厂商 - 药企" 的三方合作模式：Kipu Quantum 提供算法方案，IonQ 供应硬件，辉瑞负责临床验证，形成从技术到产品的完整链条。麦肯锡预计，这种生态协同将使量子计算在药物发现中的应用成本每年降低 30%。
（二）当前的核心挑战
尽管进展显著，技术落地仍面临三重瓶颈。硬件层面，现有量子计算机的相干时间普遍不足 1 秒，导致复杂蛋白的模拟易受噪声干扰，目前实用化场景仍局限于 50 个氨基酸以下的片段或单一靶点。算法层面，量子与经典数据的融合尚无统一标准，不同平台的结果可比性较差，制约了行业推广。数据层面，量子模拟产生的虚拟数据与实验数据的校准机制尚未完善，部分药企对其可靠性仍持观望态度。
人才缺口同样突出。量子计算、AI 算法与药物化学的跨学科人才全球缺口超 10 万人，国内具备三者复合背景的研究者不足千人。医图生科李翛然博士指出，解决这一问题需高校建立交叉学科培养体系，同时企业与科研院所加强合作，如他们与中国药科大学共建的量子制药实验室，已培养出 20 余名复合型人才。
五、未来展望：2035 年的靶向药图景
（一）技术演进路线
量子计算硬件将向 "高比特 + 高保真" 双维度突破。IonQ 计划 2027 年推出千比特级离子阱系统，相干时间提升至分钟级，可支持完整蛋白质的动态折叠模拟；IBM 则聚焦超导量子处理器的模块化设计，目标 2030 年实现量子纠错，彻底解决噪声问题。算法方面，BF-DCQO 等非变分算法将进一步优化，预计 2028 年可实现 1000 个氨基酸的全结构预测，速度较当前再提升 100 倍。
AI 与量子的融合将更深度。下一代模型将实现 "量子感知 - 经典决策" 的无缝衔接：量子模块负责计算分子相互作用能，AI 模块实时调整预测策略，形成闭环优化。谷歌 DeepMind 已启动相关研发，其新一代模型计划将量子计算直接嵌入神经网络层，消除数据转换损耗。
（二）医药产业变革
靶向药研发将进入 "个性化时代"。借助量子 - AI 技术，医生可根据患者的基因序列，在 24 小时内设计出定制化抑制剂，使癌症等疾病的治疗响应率从当前的 30% 提升至 70% 以上。麦肯锡预测，到 2035 年，量子计算将为医药行业创造 2000 亿 - 5000 亿美元的价值，其中个性化药物占比超 60%。
"不可成药" 靶点将大规模突破。除 KRAS 外，TP53、MYC 等经典难靶点的抑制剂研发已取得阶段性进展。英矽智能正将量子 - 经典混合模型应用于阿尔茨海默病的 tau 蛋白抑制剂设计，初步筛选出 3 个具有神经保护活性的分子，有望破解这一不治之症的治疗难题。
六、结语
量子计算与 AI 的融合，正在掀起一场蛋白质研究的革命。从 12 个氨基酸的结构突破到 KRAS 抑制剂的精准生成，从算力提升万倍到成本大幅降低，这一技术组合不仅解决了靶向药研发的百年痛点，更重塑了生物医药产业的底层逻辑。
尽管当前仍面临硬件噪声、人才短缺等挑战，但技术迭代的速度与产业落地的决心已清晰可见。正如李翛然博士所言："量子计算不是遥远的未来技术，而是正在改变药物研发的现实工具"。随着技术的持续突破，我们有理由相信，在不久的将来，曾经束手无策的绝症将因这一创新获得治愈的希望，靶向药研发也将进入精准、高效、个性化的新纪元。