量子計算機出手，醫療難題有救了嗎？

（來源：麻省理工科技評論）

我站在地處牛津郊外的英國國家量子計算中心的一臺量子計算機前。實驗臺上，一組復雜的反射鏡和透鏡陣列圍繞著一個魔方大小的真空腔，腔內有 100 個銫原子被一束精密控制的激光束懸浮在網格陣列中。

這套銫原子裝置非常緊湊，我完全可以把它抱起來，帶出實驗室，放到我車后座上帶回家——它雖然小，但性能強大，因此也非常值錢。擁有這臺機器的 Infleqtion 是一家總部位于科羅拉多州的公司，他們希望憑借這臺機器的能力在下周贏得 500 萬美元獎金。頒獎活動將在加州瑪麗安德爾灣（Marina del Rey）舉行。

Infleqtion 是進入“量子生物”（Quantum for Bio，簡稱 Q4Bio）競賽決賽階段的六支隊伍之一。這場競賽歷時 30 個月，由非營利組織 Wellcome Leap 主辦，目標是證明當今的量子計算機雖然噪聲大、容易出錯、遠不及工程師們期望建造的大規模機器，但確實能為人類健康帶來實際價值。如果成功，這將是證明量子計算機實用價值的重要一步。但就目前而言，這種價值似乎與另一件事密切相關：在利用量子計算的同時，協同提升傳統（也稱經典）計算機的性能，構建一種量子-經典混合方案，使其表現超越經典計算機單獨運行的極限。

競賽設有兩個獎項類別。200 萬美元獎金將頒發給任何能在 50 個或以上量子比特（qubit，量子計算機的基本處理單元）的計算機上運行出有重大實用價值的醫療算法的團隊。要贏得 500 萬美元大獎，團隊必須成功運行一個量子算法來解決一個真實的重大醫療問題，且必須使用 100 個或以上量子比特。獲獎者需要達到嚴格的性能標準，并且解決的問題必須是傳統計算機無法解決的——這是一項極其艱巨的任務。

盡管挑戰巨大，大多數團隊都認為自己有機會拿到部分獎金。“我覺得我們很有希望，”英國諾丁漢大學計算化學家喬納森·D·赫斯特（Jonathan D. Hirst）說。“我們完全符合 200 萬美元獎項的標準，”斯坦福大學的格蘭特·羅茨科夫（Grant Rotskoff）說。他的合作團隊正在研究為生物細胞提供能量的 ATP 分子的量子特性。

大獎就沒那么有把握了。“這真的處在可行性的最邊緣，”羅茨科夫說。知情人士透露，考慮到量子計算技術的現狀，這個挑戰難度極大，很多獎金可能會留在 Wellcome Leap 的賬上。

Q4Bio 的大部分研究成果尚未發表，且受保密協議保護，而量子計算領域本身已經充斥著各種關于性能和成果的聲明與反駁，所以最終只有評委能判定誰對誰錯。

混合方案

量子計算機背后的理念是，利用遵循量子力學定律的微觀物體（如原子和光子）來模擬真實世界中過于復雜、無法在經典計算機上建模的過程。

研究人員花了幾十年時間來構建這樣的系統，它們有望為新材料開發、藥物研發以及化肥生產等化學過程的改進提供洞見。但操控原子這類量子對象極其困難。最大、最引人注目的應用需要大型、穩健的機器，能夠抵御環境“噪聲”對脆弱量子系統的干擾。我們還沒有這樣的機器，也不清楚什么時候能有。

Wellcome Leap 想弄清楚一件事：在等待強大的大規模量子計算機時代到來的過程中，我們現有的小型機器能否為醫療健康做出哪怕一點有用的事。該組織于 2024 年啟動了這場競賽，從 12 支入選團隊中各提供 150 萬美元的研究資助。

進入決賽的六支 Q4Bio 團隊采取了各不相同的路線。關鍵在于，他們都想出了巧妙的方法來克服量子計算的缺陷。面對噪聲大、能力有限的機器，他們學會了把大量計算任務外包給運行新開發算法的經典處理器，這些算法在很多情況下比此前的最優水平還要好。量子處理器只需要負責那些隨著計算規模增大、經典方法難以有效擴展的部分。

舉個例子，牛津大學的謝爾蓋·斯特列丘克（Sergii Strelchuk）帶領的團隊正在使用量子計算機，在復雜的圖結構上映射人類和病原體之間的遺傳多樣性。研究人員希望這能揭示隱藏的關聯和潛在的治療路徑。“你可以把它理解為一個解決計算基因組學難題的平臺，”斯特列丘克說。

對應的經典工具在面對大型數據庫時，即使只是適度擴展也會力不從心。斯特列丘克的團隊搭建了一條自動化流程，可以判斷經典求解器是否會在某個特定問題上遇到困難，以及量子算法能否將數據重新組織，使其能夠在經典計算機上求解或在有噪聲的量子計算機上處理。“這些判斷都可以在你花錢買算力之前完成。”斯特列丘克說。

總部位于赫爾辛基的 Algorithmiq 公司與克利夫蘭診所合作，使用 IBM 制造的超導量子計算機模擬了一種由特定類型的光觸發的抗癌藥物。“這個想法是，你服下這種藥，它分布在你全身各處，但什么也不做，就安靜待著，直到特定波長的光照射到它，”Algorithmiq 的首席科學官吉列爾莫·加西亞-佩雷斯（Guillermo García-Pérez）說。然后它就像一顆分子子彈，只在光照到的身體部位攻擊腫瘤。

Algorithmiq 著手研究的這款藥物已經進入治療膀胱癌的 II 期臨床試驗。通過在經典算法基礎上進行了改進和優化的量子計算模擬，可以對藥物重新設計，使其用于治療其他疾病。“它之所以一直局限于小眾療法，恰恰是因為用經典方法無法對其進行模擬，”Algorithmiq 的 CEO 兼聯合創始人薩布麗娜·馬尼斯卡爾科（Sabrina Maniscalco）說。

馬尼斯卡爾科同樣有信心從這場競賽中帶走獎金。她相信開發這套算法的方法將有廣泛的應用前景：“在 Q4Bio 項目期間，我們做出了獨特的成果，它可能改變醫療和生命科學領域的化學模擬方式。”

Infleqtion 的參賽方案運行在其銫原子驅動的機器上，目標是改進醫療數據中癌癥特征的識別。該公司的科學家與芝加哥大學和 MIT 的合作者一起開發了一種量子算法，可以挖掘癌癥基因組圖譜（Cancer Genome Atlas）等大型數據集。

其目標是找到能幫助臨床醫生判斷患者轉移性癌癥可能來源的模式。“弄清楚癌癥從哪里來非常重要，因為這關系到最佳治療方案的選擇，”Infleqtion 的量子軟件工程師蒂格·托梅什（Teague Tomesh）說。他是該公司 Q4Bio 項目的負責人。

問題在于，這些模式隱藏在規模大到經典求解器無力處理的數據集中。Infleqtion 用量子計算機在數據中尋找關聯性，以此壓縮計算規模。“然后我把縮減后的問題交回給經典求解器，”托梅什說，“我的思路就是把量子資源和經典資源的優勢都用上。”

諾丁漢團隊則在利用量子計算鎖定一種候選藥物，用于治療強直性肌營養不良癥——這是成人中最常見的肌營養不良類型。團隊成員之一大衛·布魯克（David Brook）早在 1992 年就參與發現了導致這一疾病的基因。三十多年后，布魯克、赫斯特和團隊其他成員——其中包括波士頓的中性原子量子計算機公司 QuEra——通過量子計算找到了藥物與致病蛋白形成化學鍵的途徑，有望阻斷引發疾病的機制。

降低預期

參賽者們信心十足，但希漢·薩吉德（Shihan Sajeed）的預期要低得多。薩吉德是一位量子計算創業者，常駐安大略省滑鐵盧市，同時也是 Q4Bio 的項目總監。他認為，研究人員不得不使用的這些高噪聲量子機器，不太可能滿足大獎的全部標準。“用一臺有噪聲的量子計算機做出經典機器做不到的事情，非常困難，”他說。

話雖如此，研究進展還是讓他感到意外。“項目啟動時，大家還找不到量子計算在生物學領域確實能產生影響的應用場景，”他說。但各團隊已經找到了有前景的方向：“我們現在知道量子計算在哪些領域能真正發揮作用了。”

而且參賽者們所采用的“量子-經典混合”計算方法的發展，在薩吉德看來具有變革性意義。

這是否足以讓他把 Wellcome Leap 的獎金發出去？決定權在評審團手里。評委的身份被嚴格保密，以確保沒有人會針對某位評委的偏好來定制自己的展示。結果不會馬上揭曉，獲獎者將在 4 月中旬公布。

如果最終沒有任何團隊獲獎，薩吉德也有一番安慰的話送給參賽者。他指出，競賽的目標一直是在現有的機器上運行一個有用的算法；沒有達標并不意味著你的算法在未來的量子計算機上也沒用。“只是說明你需要的那臺機器還不存在而已。”

https://www.technologyreview.com/2026/03/19/1134409/a-5-million-prize-awaits-proof-that-quantum-computers-can-solve-health-care-problems/