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 8月8日，記者從安徽省量子計算工程研究中心獲悉，本源量子計算科技（合肥）股份有限公司聯(lián)合中國科學技術大學、合肥綜合性國家科學中心人工智能研究院，成功實現(xiàn)全球首個基于量子邊編碼技術的藥物分子性質預測應用，并在我國自主超導量子計算機“本源悟空”上完成真機驗證。這項技術如同給藥物研發(fā)裝上“量子顯微鏡”。相關研究成果發(fā)表在《化學信息與建模雜志》上。

  在藥物研發(fā)中，精準預測分子性質是快速篩選候選藥物的關鍵。圖神經網絡就像是用畫圖的辦法來研究藥物分子，即把分子里的原子當成一個個“小點”、連接原子的化學鍵當成“線條”?，F(xiàn)有的量子算法雖能提升處理“小點”的能力，卻不知如何處理“線條”。這就好比一幅拼圖少了關鍵模塊，始終無法完整展現(xiàn)分子真正的特性。

  此次研究團隊創(chuàng)新設計的量子嵌入圖神經網絡架構，融入全球首創(chuàng)量子邊編碼技術和量子節(jié)點嵌入模式，首次在量子層面實現(xiàn)原子與化學鍵的同步處理。這一創(chuàng)新大幅提升了對分子行為的預測精度，從而顯著提升藥物發(fā)現(xiàn)效率。目前，基于該項技術的藥物毒性預測真機應用已上線“本源量子計算云平臺”。

  “如果說傳統(tǒng)圖神經網絡方法是‘望遠鏡’，那么融入全球首創(chuàng)量子邊編碼技術的量子嵌入圖神經網絡架構就是‘顯微鏡’。它不僅能看清原子位置，更能清晰捕捉到化學鍵的相互作用，讓藥物研發(fā)邁向‘精準設計’。”“本源悟空”軟件研制團隊負責人竇猛漢介紹，“這一技術顯著提升了關鍵藥物性質預測準確率：HIV抗病毒藥物篩選準確率從73%躍升至97%，阿爾茨海默病藥物預測準確率從64%提升至70%。”

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