科学家的“副业”：用人工智能和量子计算设计新肽

丹麦技术大学（DTU）研究团队创新性地将生成式人工智能（AI）模型与英国ORCA Computing公司开发的桌面级量子计算机协同运行，构建了一种“量子-经典混合计算”新方法。该方法用于快速生成新型短肽（即氨基酸短链），这些短肽能特异性结合人体内特定靶标蛋白——这正是疫苗研发和免疫疗法中的核心环节。由于传统AI在训练数据稀缺时（例如针对亚洲、非洲等被医学研究长期忽视人群的基因多样性数据不足）表现受限，团队 hypothesize（假设）：引入量子计算可提升生成结果的多样性与泛化能力——这一灵感来自量子计算在图像生成中展现的类似优势。实验验证表明，相比纯经典AI模型，该混合方法生成的有效结合肽比例更高，尤其在数据稀少场景下提升显著。不过，当前量子硬件规模仍有限，尚无法运行全尺寸AI模型，所生成的肽也仅是疫苗开发链条中的初步环节，后续还需大量实验验证。项目负责人蒂莫西·帕特里克·詹金斯教授坦言，起初自己也是“量子怀疑者”，认为其应用“至少还要几十年”；团队靠周末加班和整合其他项目的结余经费推进研究，因为“多数创新科学对资助基金会来说太冒险”。ORCA公司CEO指出，本研究的价值在于首次展示了量子计算的近中期实用价值——不仅用于DTU的生物医药研究，还正应用于BP公司的化学模拟和丰田汽车的设计优化。未来，团队计划将该流程拓展至更先进的AI模型和更大尺寸蛋白质，并探索用量子增强AI设计蛇毒合成解毒剂。这项工作对资金匮乏的被忽视疾病（如热带病）研发尤具意义。