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量子计算“助力”疫苗研发!也许未来,只用几天就够了

  • 来源:互联网
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  • 2020-05-17
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时间已经过了半年,新冠肺炎疫情依然没有结束。

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在过去的几十年中,我们已经在提高快速检测能力方面取得了很大的进步。 科学家们仅仅用了 12 天就使用新技术绘制出了新冠病毒外部的“突刺蛋白”(spike proteins),而在上世纪 80 年代对 HIV 病毒进行的类似结构分析,却花了 4 年的时间。

 

药物发现企业家努尔·沙克尔(Noor Shaker)教授曾表示,“一旦发现某种疾病,就会开启一段通往 ‘化学空间’ 的新旅程,开始寻找一种可能对治疗该疾病有用的药物。你要对数百万种分子进行筛选,但由于后期样本缺乏和行为预测不准确等原因,大约 99% 的选定线索在研发过程中会失败。”

斯慕克认为,理想情况下,减少时间和成本的一个好方法是将实验室中昂贵且低效的发现和测试过程转移到计算机模拟中。

如果有充足的算力,我们可以简单地扫描这些数据库并计算每个分子是否可以作为新冠病毒药物治疗或疫苗的基础,届时只需将需要考虑的因素输入到模拟中,就可以寻找问题的解决方案。

原则上,这是可以实现的。毕竟,化学结构是可以测量的,而支配化学的物理定律也是众所周知的。

然而,英国物理学家保罗·狄拉克(Paul Dirac)曾表示, “对于大部分物理学和整个化学的数学理论来说,其基本的物理定律是完全已知的,而困难之处在于这些定律的精确应用导致方程过于复杂而无法求解。” 换句话说,我们没有解这一方程的计算能力,如果我们坚持用经典的计算机,我们永远也不会。

化学的基本问题是弄清楚电子在分子内部的位置,并计算出这种分子结构的总能量。有了这些数据,我们就可以计算出分子的性质并预测其行为。对这些特性的精确计算将有助于筛选具有特定功能的化合物的分子数据库。比如,可以附着在新冠病毒 “突刺蛋白” 上并攻击它的药物分子。从本质上讲,如果我们能利用计算机准确地计算出分子的性质,并预测出分子在特定情况下的行为,那么我们就能加快发现治疗方法的过程。

电子以一种强烈相关的方式散布在分子之上。每个电子的特性在很大程度上取决于它周围的电子。这些量子关联(或量子纠缠)是量子理论的核心,如果使用经典计算机去模拟电子,就会非常困难。

例如,新冠病毒的电子必须被视为具有多个自由度的单一实体的一部分,对这种集成的描述不能被划分为单个的、可区分的电子的总和。由于它们的强相关性,电子失去了它们的个性,必须作为一个整体来对待。

所以,要解这个方程,我们需要同时考虑所有的电子。虽然经典的计算机在原则上可以模拟这样的分子,但每一个多电子结构都必须单独存储在内存中。

 

(来源:Pixabay)

假设我们有一个只有 10 个电子的分子(暂时不考虑原子的其他部分),每个电子在分子中可以有两个不同的位置。本质上,我们需要记录 1024 种不同的分子结构,而不是仅仅记录 10 个电子。我们需要1024 个经典位(classical bits)来存储这个分子的状态。另一方面,量子计算机有量子位(qubits),它可以像分子中的电子一样,使彼此之间产生强烈的相互关联。所以,我们只需要大约 10 个这样的量子位来表示这个模型系统中强相关的电子。

经典计算和量子计算之间的这种差异很快就会变得非常大。比如,模拟青霉素,一个有 41 个原子和更多电子的分子需要 10^86 个经典位,或者宇宙中原子的数目还要多。如果使用量子计算机,我们只需要大约 286 个量子位。这仍然比我们今天所拥有的量子位要多得多,但肯定是一个更合理和可实现的数字。

斯慕克承认,我们可能仍然需要等待几十年的时间,才能制造出能够模拟蛋白质大小分子的量子计算机。但是,一旦这样的计算机出现时,就意味着制药和化学工业运作方式将被彻底变革。

药物研发的难点将从药物发现阶段转移到验证安全性和有效性的人体试验阶段。最终,即使是最后阶段的测试也有可能在大规模量子计算机的帮助下得以加速。

要实现这一梦想,我们需要对量子计算行业进行持续投资。正如加拿大量子物理学家希尼·高斯(Shohini Ghose)在 Ted 演讲中所说,“你不能通过制造越来越好的蜡烛来制造灯泡。灯泡是一种基于更深入科学理解的不同技术。”

https://www.ted.com/talks/shohini_ghose_quantum_computing_explained_in_10_minutes/tran

https://venturebeat.com/2020/05/16/quantum-computing-will-eventually-help-us-discover-vaccines-in-days/

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  • 编辑:宋智孝
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