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最近，《WIREs Computational Molecular Science》杂志上的一篇新论文，让我们对量子计算在生命科学领域的应用有了更深的认识。文章中的研究团队来自致力于AI驱动药物发现的临床阶段公司Insilico Medicine（“Insilico”），他们展示了如何将量子计算融入对生物体的研究中，从而更深入地洞察生物过程，比如衰老和疾病。
2023年5月，Insilico与多伦多大学的加速联盟和富士康研究所共同发表了一项研究，成功展示了量子生成对抗网络在生成化学中的潜在优势。这些研究结果发表在《美国化学学会化学信息与建模杂志》上。
在这篇最新论文中，Insilico的研究人员呈现了一个广阔的视角，说明了结合AI、量子计算和复杂系统物理学的方法，如何帮助研究人员在人类健康方面取得新的理解，并详细介绍了物理指导下的AI在最新突破。
虽然AI在帮助研究人员处理和分析庞大复杂的生物数据集方面已经是不可或缺的工具，以发现新的疾病路径，将衰老和疾病联系起来，但它在将这些洞见应用到身体内更复杂的相互作用上仍面临挑战。
研究人员指出，为了完全理解生物体的内在工作机制，科学家需要能够管理三个关键复杂性领域的多模态建模方法：规模的复杂性、算法的复杂性和数据集的日益增长的复杂性。
Insilico Medicine的联合创始人兼联合CEO Alex Zhavoronkov博士说：“虽然我们不是一家量子公司，但利用新的混合计算解决方案和超级计算能力的速度非常重要。随着这种计算成为主流，我们可能能够执行非常复杂的生物模拟，并发现具有广泛疾病和与年龄相关过程的理想特性的个性化干预措施。我们很高兴看到我们在阿联酋的研究中心在这一领域产生了有价值的见解。”
生物体内的生物过程从细胞到器官再到整个身体，涉及许多复杂的系统间相互作用。解释这些过程需要同时在多个层面上进行。而且，我们获取生物数据的能力已经达到了前所未有的水平。例如，有1000个基因组项目——一个人类遗传变异的目录，已经确定了超过900万个单核苷酸变异（SNVs），还有英国生物银行，其中包含了50万英国志愿者的完整基因组序列。
量子计算，研究人员写道，由于其独特的位置，能够增强AI方法——允许研究人员同时解释生物系统的多个层面。由于量子位（qubits）可以同时持有0和1的值，而传统的比特（bits）只能持有0或1的值，因此量子位具有更大的计算速度和能力。
作者指出，量子计算的主要进步已经在进行中，包括IBM最近推出的实用规模量子处理器和该公司的第一台模块化量子计算机，该计算机已经开始运行。
最终，作者呼吁采用物理指导的AI方法，以更好地理解人类生物学——这是一个新领域，结合了基于物理的和神经网络模型，他们写道这已经在进行中。
通过结合AI、量子计算和复杂系统物理学的方法，科学家们可以更好地理解，正如作者所写，“细胞、生物体或社会内较小规模元素的集体相互作用如何在更大的规模和现实层面上产生显现出来的特性。”
