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분자 모델링에서의 양자 컴퓨팅 애플리케이션: 신약 발견 가속화 및 제약 연구 혁신

핵심 요약

이 보고서는 분자 모델링의 양자 컴퓨팅 응용 프로그램이 신약 개발 프로세스에 미치는 영향을 조사하고 제약 연구에 미치는 영향을 분석합니다.증거에 따르면 양자 컴퓨팅은 기존 컴퓨팅으로는 계산이 불가능한 보다 정확한 분자 시뮬레이션과 최적화를 가능하게 함으로써 신약 발견의 특정 측면을 가속화할 수 있는 상당한 잠재력을 가지고 있습니다.그러나 이 분야는 여전히 진화하고 있으며, 현재 구현에서는 주로 하이브리드 양자-고전적 접근법을 활용하고 있습니다.이 보고서는 신약 개발 분야의 양자 컴퓨팅의 현재 상태, 구체적인 응용 분야, 남아 있는 과제, 제약 산업에 미치는 광범위한 영향을 탐구합니다.

소개

신약 개발은 복잡하고 시간이 많이 걸리며 비용이 많이 드는 프로세스입니다. 단일 신약 개발에는 종종 10년 이상이 걸리고 수십억 달러의 비용이 듭니다.이 과정에서 큰 병목 현상은 기존 컴퓨터와의 복잡한 분자 상호 작용을 모델링하는 데 따른 계산상의 한계입니다.양자 컴퓨팅은 양자 역학 원리를 활용하여 분자 시스템을 보다 정확하고 효율적으로 시뮬레이션함으로써 이러한 문제를 해결할 수 있는 유망한 솔루션을 제공합니다.

제약 업계는 역사적으로 전산 화학 도구를 얼리 어답터해왔으며 R&D 프로세스를 개선하기 위해 신기술에 지속적으로 투자하고 있습니다.제약 회사는 2023년 한 해에만 양자 컴퓨팅 연구에 4억 달러 이상을 투자했습니다. 13, 신약 발견을 변화시킬 양자 컴퓨팅의 잠재력에 대한 인식이 높아지고 있습니다.

분자 모델링에서의 양자 컴퓨팅의 현황

분자 모델링의 양자 컴퓨팅 기초

양자 컴퓨터는 중첩으로 인해 여러 상태에 동시에 존재할 수 있는 양자 비트 (큐비트) 를 활용하여 복잡한 계산을 병렬로 처리할 수 있습니다.이 기능은 기존 컴퓨터가 양자 시스템 시뮬레이션의 기하급수적인 복잡성으로 어려움을 겪고 있는 분자 모델링에 특히 유용합니다.

밀도 함수 이론 (DFT) 과 같은 기존의 계산 방법과 달리 양자 컴퓨팅은 전자 상호 작용을 명시적으로 모델링하여 이론적으로 분자 시스템을 보다 정확하게 표현할 수 있습니다. 1.이는 양자 수준에서 약물 표적 상호작용을 이해하는 데 특히 중요합니다.

하이브리드 퀀텀-클래식 접근법

현재 애플리케이션은 주로 고전적 알고리즘과 양자 컴퓨팅 서브루틴을 결합하는 하이브리드 방법론을 활용합니다. 2.이 접근 방식은 현재 양자 하드웨어의 한계를 인정하면서도 가능한 경우 양자의 이점을 활용합니다.

신약 개발에 적용되는 주요 양자 알고리즘은 다음과 같습니다.

1. 가변 양자 고유 해석기 (VQE) - 활성 의약품 성분과 표적 수용체 간의 결합 친화도를 계산하는 데 사용 2

2. 상상의 시간 진화 - 다입자 시스템의 지면 상태 및 흥분 상태 에너지를 찾는 알고리즘 2

3. 양자 근사 최적화 알고리즘 - 단백질 접힘 문제에 적용 1

이러한 하이브리드 접근 방식은 양자 하드웨어가 계속 발전하는 동안 앞으로 나아갈 수 있는 실질적인 길을 제시합니다.예를 들어, 연구자들은 암 경로를 표적으로 하는 소분자를 설계하기 위한 하이브리드 양자-고전적 모델을 성공적으로 개발했습니다. 12, 실제 적용 가능성을 보여줍니다.

신약 개발 파이프라인의 애플리케이션

대상 식별 및 검증

양자 컴퓨팅은 단백질 구조와 기능에 대한 이해를 높여 표적 식별에 기여할 수 있습니다.Google의 AlphaFold와 같은 기존 AI 접근 방식이 단백질 구조 예측 분야에서 상당한 발전을 이루었지만, 양자 컴퓨팅은 복잡한 단백질-단백질 상호작용, 단백질-리간드 상호작용, 단백질 복합체 형성을 모델링하기 위한 추가 기능을 제공합니다. 2.

히트 생성 및 검증

양자 컴퓨팅의 병렬 처리 기능은 히트 생성 및 검증 시 특히 유용합니다. 2.현재 컴퓨팅 성능은 컴퓨터 지원 약물 설계 (CADD) 를 순차적으로 처리되는 중소 규모의 약물 후보로 제한하고 있습니다.충분히 강력한 양자 컴퓨터가 있으면 제약 회사는 이러한 응용 분야를 반합성 생물제제 및 융합 단백질을 포함한 엄선된 생물학적 제제로 확장할 수 있습니다. 2.

분자 시뮬레이션 및 최적화

신약 개발에서 양자 컴퓨팅의 가장 유망한 응용 분야 중 하나는 기존 시스템이 효율적으로 처리할 수 없는 규모의 분자 상호 작용을 시뮬레이션하는 것입니다. 3.이를 통해 잠재적 약물 후보가 표적 단백질과 어떻게 상호작용할지 더 정확하게 예측할 수 있어 광범위한 실험 테스트의 필요성이 줄어들 수 있습니다.

신약 개발 프로세스 가속화

향상된 속도 및 정확도

양자 컴퓨팅은 신약 개발에서 특정 계산 작업의 속도를 크게 높일 수 있습니다.예를 들어, 양자 알고리즘은 복잡한 분자 시뮬레이션을 순차적이 아닌 동시에 처리할 수 있어 약물 후보의 가상 스크리닝에 필요한 시간을 잠재적으로 줄일 수 있습니다. 4.

또한 양자 컴퓨팅 접근 방식은 양자 하드웨어가 확장됨에 따라 정확도와 효율성 측면에서 밀도 함수 이론과 같은 기존 솔루션을 훨씬 능가할 것으로 예상됩니다. 1.이렇게 정확도가 향상되면 신약 개발 후기 단계에서 성공률이 높아질 수 있습니다.

시행착오 접근 방식의 감소

양자 컴퓨팅의 주요 장점은 제약 연구에서 시행착오 방법에 대한 의존도를 줄일 수 있다는 것입니다. 11.양자 컴퓨팅은 보다 정확한 분자 모델링을 가능하게 함으로써 연구자들이 발견 과정 초기에 가장 유망한 약물 후보에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

예를 들어 제약 회사는 표적 단백질의 전체 구조를 모른 채 후속 개발 단계에서 시행착오를 겪을 위험을 감수하면서 약물을 개발하는 경우가 있습니다. 2.양자 컴퓨팅은 보다 정확한 구조 예측을 제공하여 이러한 위험을 줄일 수 있습니다.

현재 제한 사항 및 일정

이러한 가능성에도 불구하고 신약 개발에서의 양자 컴퓨팅은 몇 가지 한계에 직면해 있습니다.

1. 하드웨어 제약 - 현재의 양자 컴퓨터는 큐비트 수가 제한적이고 오류율이 높아 시뮬레이션할 수 있는 분자의 크기가 제한됩니다.

2. 스케일링 문제 - 저분자 약물을 기술하려면 덜 성숙한 양자 컴퓨터가 필요하지만 생물학적 제제에 대한 적용은 양자 컴퓨팅이 발전해야만 가능해질 것입니다. 2

3. 알고리즘 개발 - 신약 개발을 위한 양자 알고리즘은 여전히 진화하고 있으며 추가 개선이 필요합니다.

양자 컴퓨팅이 신약 발견을 가속화할 가능성을 보여주고 있지만, 많은 제약 응용 분야에서 실질적인 양자 우위는 아직 몇 년이 걸릴 수 있습니다.현재 구현에서는 완전한 엔드-투-엔드 가속화보다는 신약 개발 파이프라인의 특정 구성 요소에 초점을 맞추고 있습니다.

제약 연구에 미치는 영향

경제적 영향

양자 컴퓨팅이 제약 연구에 미치는 경제적 영향은 잠재적으로 상당합니다.신약 개발에는 비용이 매우 많이 들며, 신약 개발에 드는 평균 비용이 20억 달러를 초과합니다.양자 컴퓨팅은 초기 단계의 신약 개발의 효율성을 개선함으로써 이러한 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

제약 부문은 컴퓨터 지원 약물 설계, AI, 기계 학습 및 비양자 분자 시뮬레이션 도구와 같은 디지털 도구를 이미 수용하고 있는 기술 지원 문화를 고려할 때 이러한 기회를 활용할 수 있는 유리한 위치에 있습니다. 2.

전략적 포지셔닝 및 투자

제약 회사는 양자 컴퓨팅에 대해 다양한 전략적 접근 방식을 취하고 있습니다.

1. 일부 기업은 사내 역량 개발에 상당한 투자를 하고 있습니다.

2. 다른 회사들은 양자 컴퓨팅 전문가들과 공동 개발 전략을 추구하고 있습니다.

3. 많은 기업이 리소스를 투입하기 전에 개발 상황을 모니터링하면서 관망하는 접근 방식을 채택하고 있습니다.

투자 규모 (2023년 4억 달러) 는 주요 제약 회사가 신약 개발에서 양자 컴퓨팅의 잠재적 가치를 인식하고 있음을 나타냅니다. 13.이 투자는 기술이 발전하고 더 구체적인 이점이 입증됨에 따라 증가할 것으로 보입니다.

협업 및 산업 혁신

신약 개발 분야에서 양자 컴퓨팅이 등장하면서 제약 회사, 기술 제공업체 및 학술 기관 간의 협업이 가속화되었습니다.Amazon Web Services 및 IBM과 같은 선도적인 기술 기업은 제약 회사와 협력하여 신약 개발 분야의 양자 컴퓨팅 애플리케이션을 발전시키고 있습니다. 15.

Menten AI, Polaris Quantum Biotech 및 Aqemia를 포함하여 신약 개발 응용 분야에 특히 중점을 둔 전문 양자 컴퓨팅 회사도 등장했습니다. 15.이러한 협력은 제약 연구에 대한 새로운 비즈니스 모델과 접근 방식을 창출하고 있습니다.

규제 고려 사항

양자 컴퓨팅이 신약 개발을 가속화함에 따라 규제 프레임워크의 조정이 필요할 수 있습니다.향상된 계산 방법을 사용하려면 양자 방법을 통해 식별한 약물 후보가 안전 및 효능 표준을 충족하는지 확인하기 위한 새로운 검증 접근 방식이 필요할 수 있습니다.이는 제약 업계와 규제 기관이 새로운 승인 경로를 위해 협력해야 하는 도전이자 기회이기도 합니다.

미래 전망

단기 전망

양자 컴퓨팅은 전체 신약 개발 프로세스를 혁신하기보다는 특정 계산 병목 현상에서 이점을 제공하므로 단기적으로는 하이브리드 양자 고전적 접근법이 계속해서 우세할 것입니다.애플리케이션 확장을 위해서는 알고리즘 개발과 양자 하드웨어에 대한 지속적인 투자가 매우 중요할 것입니다.

Gero의 약물 설계에 양자 컴퓨팅 적용과 같은 최근 시연 17 및 신약 개발 방법을 위해 특별히 설계된 양자 프로세서 개발 5, 실제 구현에서 진행 중인 진행 상황을 강조하십시오.

장기적 혁신 잠재력

장기적으로 양자 하드웨어가 발전함에 따라 양자 컴퓨팅은 다음을 가능하게 함으로써 제약 연구를 근본적으로 변화시킬 수 있습니다.

1. 대규모 생물학적 시스템 시뮬레이션 - 소분자를 넘어 복잡한 단백질 시스템 및 세포 과정으로

2. 맞춤형 의료 접근법 - 양자 컴퓨팅을 사용하여 약물이 특정 유전자 변이와 상호 작용하는 방식을 모델링합니다.

3. 새로운 발견 패러다임 - 기존의 신약 개발 접근 방식을 넘어 완전히 새로운 컴퓨팅 패러다임으로 이동

4. 다른 신흥 기술과의 통합 - 양자 컴퓨팅과 AI, 기계 학습 및 자동화를 결합하여 보다 강력한 연구 도구 개발

결론

분자 모델링의 양자 컴퓨팅 애플리케이션은 특히 분자 시뮬레이션, 히트 식별 및 최적화, 단백질 상호 작용 모델링 분야에서 신약 개발 프로세스를 가속화할 수 있는 상당한 잠재력을 보여줍니다.개발 비용 절감을 통한 경제적 이익부터 이 기술을 효과적으로 활용하는 기업을 위한 전략적 기회에 이르기까지 제약 연구에 미치는 영향은 상당합니다.

현재 구현은 하드웨어 제약으로 제한되고 주로 하이브리드 방식을 사용하지만 제약 산업의 상당한 투자는 기술의 미래 잠재력에 대한 확신을 반영합니다.양자 컴퓨팅이 계속 발전함에 따라 신약 발견 및 제약 연구에 미치는 영향이 커질 것으로 보이며, 이로 인해 잠재적으로 광범위한 질병에 대한 새로운 치료법의 개발이 가속화될 수 있습니다.

제약 회사의 경우 문제는 양자 컴퓨팅에 참여할지 여부가 아니라, 발전함에 따라 이 새로운 기술의 이점을 활용할 수 있도록 전략적으로 포지셔닝하는 방법입니다.양자 컴퓨팅을 R&D 파이프라인에 성공적으로 통합한 기업은 발견 프로세스 가속화와 신약 개발 성공률 향상을 통해 향후 수십 년 동안 상당한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.