量子輔助藥物研發與分子設計

IBM 研究團隊與產業合作夥伴共同開發了結合量子與經典機器學習的藥物設計流程，成功應用於 KRAS 蛋白抑制劑的發現 (Vakili et al., Nature Biotechnology 2025)。KRAS 是癌症中最常見的致病基因之一，長期被視為「不可藥物化」的挑戰標的。該研究結合經典長短期記憶網路（LSTM）與量子電路生成模型（QCBM），訓練出一套混合生成系統，能在龐大的化學空間中產生結構多樣且具藥理潛力的新分子。經由虛擬篩選與實驗測試，最終從生成的百萬分子中成功篩選出具 KRAS 結合活性的命中分子，展示了量子計算在實際藥物研發流程中扮演輔助創新的角色。