药物研发领域正迎来颠覆性变革。在传统模式中，新药从实验室到临床平均耗时10年、耗资数十亿美元，而量子计算与人工智能的深度融合，正在重塑这一流程。最新研究显示，通过量子计算与AI的协同作用，药物发现效率已实现170倍跃升，为攻克“不可成药”靶点带来曙光。
技术突破：量子计算破解分子设计的“不可能三角” 传统药物研发面临“效率、成本、成功率”的三角困境。量子计算通过其并行处理能力，可同时计算海量分子的量子力学特性，大幅缩短分子筛选时间。例如，英矽智能与多伦多大学团队开发的量子-经典混合模型，将量子变分生成模型（QCBM）与经典机器学习算法（LSTM）结合，通过训练110万分子数据集，在短短7周内生成了100万种候选分子，效率较传统方法提升170倍。
这一突破的关键在于量子计算对复杂化学空间的探索能力。例如，富士通与Polaris的合作项目中，量子启发的数字退火器结合机器学习，将登革热药物开发周期从24个月压缩至8个月，筛选速度提升万倍。这种“量子计算+AI”的协同模式，既发挥了量子计算处理复杂问题的能力，又利用AI的生成与筛选能力，实现优势互补。
应用落地：靶向KRAS等“不可成药”靶点取得突破 KRAS蛋白作为癌症治疗中的“硬骨头”，其表面光滑缺乏药物结合位点，被称为“不可成药”靶点。英矽智能团队通过量子-经典混合框架，成功设计出新型KRAS抑制剂，其中化合物ISM061-018-2展现出对多突变型KRAS的抑制活性，为癌症治疗开辟新路径。这一成果标志着量子计算在攻克“不可成药”靶点方面的可行性。
与此同时，全球药企加速布局。云南白药与华为合作探索AI药物设计，复星医药携手英矽智能推进靶点研发，深势科技、晶泰科技等企业亦通过量子计算与AI融合，在中枢神经、自身免疫疾病等领域展开攻坚。资本层面，英矽智能于近期完成超亿美元融资，印证了产业对这一技术的高度期待。
挑战与未来：量子计算规模化应用仍需跨越硬件鸿沟 尽管成果显著，当前量子计算仍面临硬件稳定性、算法优化等挑战。多伦多大学教授Alán Aspuru-Guzik坦言：“尚未实现量子霸权，但随着硬件进步，算法优势将逐步显现。”未来，随着量子计算机算力提升（如IBM计划于2025年推出百万量子比特系统）、量子算法与AI生成模型的迭代，这一技术有望实现从“原理验证”到“规模化应用”的跨越。
长远来看，量子计算与AI的融合将重塑药物研发全流程：从靶点识别、分子设计到临床试验预测，实现端到端的智能化。据麦肯锡预测，到2030年，量子计算可为医药行业节省数百亿美元研发成本，并推动数十种新药上市。这场技术革命，正为人类对抗癌症、传染病等重大疾病带来前所未有的希望。
核心要点提炼：
1.
效率跃升：量子计算+AI使药物发现效率提升170倍，缩短研发周期
2.
靶点突破：成功设计靶向KRAS等“不可成药”靶点的新分子
3.
产业布局：全球药企加速量子计算与AI融合，资本密集投入
4.
未来展望：量子硬件进步将释放更大潜力，重塑药物研发范式
