量子醫(yī)學(xué)的誕生

既然量子計(jì)算機(jī)有能力幫助我們優(yōu)化生存環(huán)境甚至延續(xù)植物生命，那么它們也可能有能力幫助我們治愈病人和垂死之人。量子計(jì)算機(jī)不僅可以比任何傳統(tǒng)數(shù)字計(jì)算機(jī)都更加快速地同時(shí)完成數(shù)百萬種潛在藥物療效的分析，而且可以幫助我們探究一些疾病的源頭。

量子計(jì)算機(jī)可以回答以下類似問題：是什么導(dǎo)致健康細(xì)胞突然癌變的，如何阻止癌變的發(fā)生？阿爾茨海默病的病因到底是什么？為什么帕金森病和肌萎縮側(cè)索硬化（ALS）無法治愈？人類已經(jīng)知道了冠狀病毒會(huì)發(fā)生變異，但是這些變異病毒的危險(xiǎn)性到底有多大，它們對(duì)治療的反應(yīng)究竟是怎樣的？

在當(dāng)前人類醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，最偉大的兩個(gè)發(fā)現(xiàn)就是抗生素和疫苗。但新的抗生素主要是通過反復(fù)試驗(yàn)的方法發(fā)現(xiàn)的，所以并不能確切地了解抗生素在分子水平上是怎樣作用的，而疫苗只能通過刺激人體產(chǎn)生一些化學(xué)物質(zhì)來達(dá)到攻擊入侵病毒的目標(biāo)。這兩種情況精確到分子層面的作用機(jī)理對(duì)于人類而言仍然是個(gè)謎，而量子計(jì)算機(jī)可能為我們?nèi)绾斡行У亻_發(fā)更好的疫苗和抗生素提供新思路。

當(dāng)談到人類對(duì)自己身體的探索時(shí)，首先要提到的具有重大意義的事件就是人類基因組計(jì)劃，該計(jì)劃列出了構(gòu)成人體的30億個(gè)堿基對(duì)和2萬個(gè)基因。而這僅僅是一個(gè)開始。目前的問題是，傳統(tǒng)數(shù)字計(jì)算機(jī)主要用于在已知遺傳密碼的龐大數(shù)據(jù)庫中實(shí)現(xiàn)搜索，而一旦涉及準(zhǔn)確解釋DNA（脫氧核糖核酸）和蛋白質(zhì)如何在體內(nèi)創(chuàng)造奇跡時(shí)，傳統(tǒng)數(shù)字計(jì)算機(jī)就無能為力了。蛋白質(zhì)是非常復(fù)雜的物質(zhì)，通常由數(shù)千個(gè)原子組成，當(dāng)分子作用魔力般地發(fā)生時(shí)，這些原子實(shí)際上正以某種特定且無法解釋的方式折疊成一個(gè)個(gè)小球。回到最基本的層面上，可以說所有生命都是在量子力學(xué)范疇內(nèi)才能觀察的，因此這遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了傳統(tǒng)數(shù)字計(jì)算機(jī)的能力范疇。

量子計(jì)算機(jī)則能夠引領(lǐng)我們步入一個(gè)新階段。屆時(shí)，我們將在分子水平上破譯作用機(jī)理，搞清楚這些原子到底是怎樣工作的。科學(xué)家也因此能夠探索出新的遺傳途徑和新的治療方法，征服目前人類無法治愈的一些疾病。

例如，一些制藥公司，包括ProteinQure（一家生物技術(shù)初創(chuàng)公司）、Digital Health 150（全球數(shù)字醫(yī)療150強(qiáng)）、默克（Merck）和渤健（Biogen）等，已經(jīng)在設(shè)立一些研發(fā)中心，探索如何利用量子計(jì)算機(jī)來完成藥物影響的相關(guān)分析。

令科學(xué)家感到驚訝的是，大自然母親能夠創(chuàng)造出一個(gè)龐大的分子作用機(jī)理庫，讓生命這樣的奇跡的發(fā)生成為可能。但這些數(shù)十億年來一直運(yùn)行著的作用機(jī)理實(shí)際上只是偶然性和隨機(jī)自然選擇的副產(chǎn)品。這就是為什么我們?nèi)匀换加心承┎恢沃Y，并且無法逃脫人體衰老的過程。而一旦我們了解到這些分子作用的機(jī)理到底是怎樣的，我們就能夠通過量子計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)對(duì)這些作用機(jī)理的改進(jìn)或者創(chuàng)建出新版本。

例如，通過DNA基因組學(xué)，我們可以使用計(jì)算機(jī)識(shí)別BRCA1（乳腺癌1號(hào)基因）和BRCA2（乳腺癌2號(hào)基因）等可能導(dǎo)致乳腺癌癥的基因，但傳統(tǒng)數(shù)字計(jì)算機(jī)沒有能力準(zhǔn)確地確定這些缺陷基因究竟是如何導(dǎo)致癌變發(fā)生的。一旦癌變擴(kuò)散到全身，目前的研究是無能為力的。但是，通過破譯我們免疫系統(tǒng)中分子的復(fù)雜性，量子計(jì)算機(jī)或許能夠創(chuàng)造出一些有可能對(duì)抗這些疾病的新藥和新療法。

另一個(gè)例子是阿爾茨海默病。一些人認(rèn)為隨著世界人口的老齡化，阿爾茨海默病將成為“世紀(jì)疾病”。傳統(tǒng)數(shù)字計(jì)算機(jī)已經(jīng)幫助人類證明了某些基因的突變，如ApoE4（載脂蛋白E4）基因，與阿爾茨海默病直接相關(guān)。但是傳統(tǒng)數(shù)字計(jì)算機(jī)卻無法進(jìn)一步解釋這些基因究竟發(fā)生了怎樣的突變而導(dǎo)致人類患上阿爾茨海默病。

一個(gè)主要的相關(guān)理論是，阿爾茨海默病由朊病毒引起，而朊病毒是一種在大腦中錯(cuò)誤折疊的淀粉樣蛋白。當(dāng)“變節(jié)”分子撞上另一個(gè)蛋白質(zhì)分子時(shí)，也會(huì)導(dǎo)致該分子以錯(cuò)誤的方式折疊。因此，即使不涉及細(xì)菌和病毒，這種疾病也可以通過接觸傳播。人們懷疑，“變節(jié)”的朊病毒可能是阿爾茨海默病、帕金森病、肌萎縮側(cè)索硬化和其他一系列針對(duì)老年人的不治之癥的罪魁禍?zhǔn)住?/p>

正因如此，蛋白質(zhì)折疊問題成為生物學(xué)中最大的未知領(lǐng)域之一。甚至可以說，揭開蛋白質(zhì)折疊問題，就有可能揭開生命的奧秘。但是蛋白質(zhì)分子折疊方式的精確研究已經(jīng)超出了任何傳統(tǒng)數(shù)字計(jì)算機(jī)的能力范疇，目前只有寄希望于量子計(jì)算機(jī)來提供新的途徑，幫助人類中和“變節(jié)”蛋白并提供新的治療方法。

此外，上文所提到的人工智能與量子計(jì)算機(jī)的融合，也可能成就未來醫(yī)學(xué)。像AlphaFold（阿爾法折疊）這樣的人工智能程序，目前已經(jīng)能夠繪制出令人震驚的35萬種不同類型蛋白質(zhì)的詳細(xì)原子結(jié)構(gòu)圖，包括構(gòu)成人體的整套蛋白質(zhì)。那么下一步，便是使用量子計(jì)算機(jī)的強(qiáng)大算力所助力實(shí)現(xiàn)的獨(dú)特方法，來研究這些蛋白質(zhì)究竟是如何發(fā)揮其魔力的，并利用這些新發(fā)現(xiàn)來探索新一代有效藥物及療法。

量子計(jì)算機(jī)已經(jīng)可以連接到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而有可能創(chuàng)造下一代可以自我改造的學(xué)習(xí)機(jī)器。放在你桌子上的筆記本電腦永遠(yuǎn)不會(huì)通過學(xué)習(xí)而實(shí)現(xiàn)自我改造，所以它并不會(huì)變得更強(qiáng)大。直到最近，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)有了新進(jìn)展，計(jì)算機(jī)才邁出自動(dòng)識(shí)別錯(cuò)誤和學(xué)習(xí)的第一步。而量子計(jì)算機(jī)則可以成倍地加速這一學(xué)習(xí)過程，并對(duì)醫(yī)學(xué)和生物學(xué)產(chǎn)生不可估量的影響。

谷歌首席執(zhí)行官孫達(dá)爾·皮柴將量子計(jì)算機(jī)的到來與萊特兄弟1903年那次具有歷史意義的飛行相提并論。萊特兄弟的試飛本身并沒有那么令人驚訝，因?yàn)轱w行其實(shí)只持續(xù)了短短12秒。但這次短途飛行是引發(fā)現(xiàn)代航空業(yè)的導(dǎo)火索，而現(xiàn)代航空業(yè)的發(fā)展又反過來加速了人類文明的進(jìn)程。

上述這些都關(guān)系到人類的未來。誰有能力制造和使用量子計(jì)算機(jī)，誰就有更大的贏面去爭奪人類未來的勝利。但是，要想真正了解這場革命可能對(duì)人類日常生活產(chǎn)生的影響，就需要先回顧過去為了實(shí)現(xiàn)使用計(jì)算機(jī)模擬和了解周圍世界的夢想所做的一些勇敢的嘗試。

而所有這一切，都要從在地中海底部被發(fā)現(xiàn)的已有2 000年歷史的神秘遺跡開始。

[1] Gordon Lichfield, “Inside the Race to Build the Best Quantum Computer on Earth,” MIT Technology Review,February 26, 2020, 1–23.

[2] 該機(jī)構(gòu)全稱為“中國科學(xué)院量子信息與量子科技創(chuàng)新研究院”，簡稱“量子創(chuàng)新研究院”。——譯者注

[3] Yuval Boger, interview with Dr. Robert Sutor, The Qubit Guy’s Podcast, October 27, 2021; www.classiq.io/insights/podcast-with-dr-robert-sutor.

[4] Matt Swayne, “Zapata Chief Says Quantum Machine Learning Is a When, Not an If,” The Quantum Insider, July 16,2020; www.thequantuminsider.com/2020/07/16/zapata-chief-says quantum-machine-learning-is-a-when-not-an-if/.

[5] Daphne Leprince-Ringuet, “Quantum Computers Are Coming, Get Ready for Them to Change Everything,” ZDNet, November 2, 2020; www.zdnet.com/article/quantum computers-are-coming-get-ready-for-them-to-change-everything/.

[6] Dashveenjit Kaur, “BMW Embraces Quantum Computing to Enhance Supply Chain,”Techwire/Asia, February 1, 2021; www.techwireasia.com/2021/02/bmw-embraces-quantum computing-to-enhance-supply-chain/.

[7] Cade Metz, “Making New Drugs with a Dose of Artificial Intelligence,” The New York Times, February 5, 2019; www.nytimes .com/2019/02/05/technology/artificial-intelligence drug-research-deepmind .html.

[8] Ali El Kaafarani, “Four Ways That Quantum Computers Can Change the World,” Forbes,July 30, 2021; www.forbes.com /sites/forbestechcouncil/2021/07/30/four-ways-quantum-computing-could-change-the-world/?sh=7054e3664602.

[9] “How Quantum Computers Will Transform These 9 Industries,” CB Insights, February 23,2021; www.cbinsights.com /research/quantum-computing-industries-disrupted/.

[10] ENIAC（Electronic Numerical Integrator and Computer，“埃尼阿克”），即電子數(shù)字積分計(jì)算機(jī)，是繼ABC（阿塔納索夫-貝瑞計(jì)算機(jī)）之后全世界第二臺(tái)電子計(jì)算機(jī)和第一臺(tái)通用計(jì)算機(jī)。——譯者注

[11] Matthew Hutson, “The Future of Computing,” ScienceNews; www.sciencenews.org/century/computer-ai-algorithm-moore-law-ethics.

[12] 銹帶（Rust Belt），是指隨著工業(yè)化發(fā)展階段產(chǎn)生變化，發(fā)展地位和財(cái)富水平均出現(xiàn)下降的地帶，最為典型的是美國北部衰敗且蕭條的工業(yè)區(qū)，這個(gè)地區(qū)過去曾經(jīng)有很多工業(yè)，但時(shí)至今日已經(jīng)既不具備發(fā)展地位的重要性，也不具備強(qiáng)大的財(cái)富積累能力，甚至許多工廠已經(jīng)關(guān)閉。——譯者注

[13] James Dargan, “Neven’s Law: Paradigm Shift in Quantum Computers,” Hackernoon,July 1, 2019; www.hackernoon.com/nevens-law-paradigm-shift-in-quantum-computers e6c429ccd1fc.

[14] Nicole Hemsoth, “With $3.1 Billion Valuation, What’s Ahead for PsiQuantum?,” The Next Platform, July 27, 2021; www.nextplatform.com /2021/07/27/with-3-1b-valuation-whats ahead-for-psiquantum/.