聚焦药物发现！量旋团队在ICCAD量子计算挑战赛中斩获佳绩

在不久前落下帷幕的国际顶级会议ICCAD（国际计算机辅助设计会议）的量子计算挑战赛中，量旋科技研究人员与外部专家组成的“QemSpin”团队报名参赛，通过自有的量子计算机产品，使用自适应吉文斯量子线路，在精确度指标上斩获第五名！

 

ICCAD药物发现量子计算挑战赛官方网站

 

基于量子计算逐渐进入主流视野、在各行业领域中展现出的技术潜力，ICCAD在2023年首次引入量子计算挑战赛，旨在提升量子计算在EDA领域的应用。在这场聚焦于药物发现的比赛中，要求研究人员在为期一个月的时间里，通过使用量子算法解决药物发现相关问题。

 

ICCAD药物发现量子计算挑战赛结果公示

 

ICCAD由 IEEE（国际电气电子工程师协会）和 ACM（国际计算机学会）联合主办，是电子设计自动化（EDA）领域历史最悠久的国际顶级学术会议之一，通过为专业人士提供分享新想法及主题研究的论坛来促进该领域和相关技术的进步。

 

今年的比赛共吸引来自全球12个不同国家的73支队伍参赛，包括麻省理工大学、卡内基梅隆大学、芝加哥大学、清华大学、复旦大学和浙江大学等国内外顶尖高校。

 

 

 了解生物分子的量子机理，是加速药物发现的重要抓手

本次药物发现量子计算挑战赛目标是计算羟基阳离子（·OH）的基态能量。主办方认为，量子计算在机器学习技术的辅助下，有可能重新定义药物发现，有机会解决经典计算机无法解决的挑战，尤其通过在复杂水平上了解生物分子底层的量子机理，来更深入理解其性质和行为，显著影响药物发现过程。

羟基：红色球表示氧原子，灰色球表示氢原子

 

羟基阳离子（·OH）是药理学领域的一个关键分子，它是许多药物相互作用的位点。在生理条件下，它能参与机体的正常生理生化过程，如抗氧化防御、细胞信号转导和免疫反应等。但当羟基阳离子（·OH）产生过多或清除能力下降时，会导致氧化应激的发生，从而引发一系列疾病。所以，羟基阳离子（·OH）可以作为一种药物作用靶点，常被用来设计开发新的药物或治疗方法，通过抑制羟基阳离子（·OH）的产生或提高机体的抗氧化能力，来治疗一些与氧化应激相关的疾病。

 

想要探索羟基阳离子（·OH）的量子机理，一个基本的出发点就是准确确定其基态能量，将其作为构建更复杂的药物-阳离子相互作用的基石。基于此，此次挑战赛要求参与者设计并实现一个有效的开源协议，该协议可以根据给定的哈密顿量自动计算羟基阳离子 (·OH) 的基态能量。

 

优化传统量子电路提升性能，实现高精确度测试结果

在传统吉文斯电路中，往往根据电子所占据的自旋轨道分布，确定单激发门和双激发门数量。该电路保证了粒子数的守恒，这表明所产生的量子态中，汉明权值等于电子数。由于吉文斯电路从理论上可以得到精确解中包含的所有量子态，因此吉文斯电路经常被用于变分量子本征求解器（VQE）来计算分子的基态能量。

然而由于传统吉文斯电路[1]中存在大量的参数和量子门，不利于在有噪声的量子计算机上运行。于是，QemSpin对传统电路进行了优化，成功将单激发门和双激发门数量从几十个减少到两个（即只有两个待优化参数）。最后，在含有噪声的情况下，利用优化电路来计算羟基阳离子 (·OH) 的基态能量，发现其性能在各方面都优于传统的吉文斯量子电路。

量旋科技QemSpin团队通过以下方法优化电路：

1. 输入电子和自旋轨道的数量，生成所有单激发门和双激发门的序列。对于羟基阳离子 (·OH)，电子数为9，自旋轨道数为12。

2. 将所有单激发门和双激发门的初始参数设置为零。

3. 根据序列顺序，计算参数分别设置在π/2和−π/2时的能量，然后取差值。

4. 如果能量差低于1e-5，则去除相应的单激发门或双激发门，更新序列。

5. 重复步骤3和步骤4，遍历整个序列，最终得到优化后的电路。

QemSpin在比赛中使用的量子线路

结果表明，采用该方法优化的量子电路性能具有三个优点：

1. 保留了传统电路中关键的单激发门和双激发门，保证了获得基态能量的可能性；

2. 降低量子线路深度，降低了资源消耗；

3. 具有抵抗噪声的能力。

最终，QemSpin的模型实现了高精确度的测试结果，在众多参赛团队里斩获精确度指标第五名。该结果充分肯定了QemSpin的量子电路模型对分子基态能量计算结果的可靠性，以及对分子性质和行为预测的准确性。

QemSpin在精确度指标上排名第五

如果您对此次比赛中QemSpin的具体方案感兴趣，欢迎联系我们进行技术交流：

[1] Juan Miguel Arrazola, Olivia Di Matteo, Nicol´as Quesada, Soran Jahangiri, Alain Delgado, andNathan Killoran. Universal quantum circuits for quantum chemistry. Quantum, 6:742, 2022.

 

 

量子计算在生物医药领域未来可期

近年来，包括机器学习在内的各项尖端技术，不断推动生物医药的快速发展，量子计算在该领域也呈现出巨大的潜力，业内普遍认为，它将有效助力生物分子的研究及药物研发——通过在量子水平上了解生物分子的结构和动力学，更好地理解其性质和行为，进而预测药物与生物分子的相互作用，优化药物设计和提高药物疗效。

 

除了在药物研发上具有潜力，许多国际知名企业和研究机构，都在探索量子计算在生物医药领域的诸多潜在应用：例如全球生物制药公司Moderna此前就宣布，正在与IBM公司合作，利用量子计算探索推进研究mRNA技术的方法；哈佛大学、麻省理工学院、加州大学伯克利分校等一些知名的大学研究院，也在量子计算与生物医药领域展开研究，利用量子计算来解析生物分子的结构，研究疾病机制。

 

图片来源：千库网

作为中国量子计算领域的先锋企业，量旋科技目前也与华大生命科学研究院开展深入合作，利用量子算法来助力基因组组装，不仅解决了基因组组装的棘手问题，而且可以使用更少的量子资源，模拟更大的量子系统，为在NISQ时代模拟大规模系统提供了可能性。

未来，量旋团队将继续关注技术创新，探索量子计算在诸多前沿领域中的落地应用。