引 言

近日，“量子生物(Q4Bio)”竞赛的一笔200万美元的奖金颁给一个用量子计算机模拟光敏抗癌药物的团队，500万美元的头奖却因“目前还不存在那样的机器”而空置，说明量子计算在生物学中的应用，正处在一个既令人兴奋又略显青涩的临界点。正如竞赛项目总监Shihan Sajeed所说，比赛开始时，“没有人敢大胆尝试连接”量子计算与生物学。而如今，这种连接已开始从不同方向同时推进，一个新领域的竞逐格局正在形成。

第一章 量子计算机应用于医疗保健：光敏癌症药物赢得200万美元的比赛

一支开发光敏抗癌药物的研究团队获得了“量子生物”竞赛的200万美元奖金，该竞赛旨在表彰量子计算机在医疗保健领域的潜在应用。不过，本次大赛设立的500万美元大奖最终空缺。    

竞赛组织者于4月16日公布了获胜团队名单。该团队由来自芬兰量子软件公司Algorithmiq、科技巨头IBM以及俄亥俄州克利夫兰医学中心(Cleveland Clinic)的研究人员组成。

图1 量子生物竞赛200万美元奖金的获得者使用位于克利夫兰诊所的IBM量子系统一号计算机来进行模拟

该团队致力于改良一种光敏抗癌药物。这种药物在到达肿瘤后可通过光照激活，使其对身体其他部分的毒性低于常规疗法。研究人员模拟了这类药物分子与光相互作用的方式。他们最终希望查明，微调药物中活性分子的结构将如何影响其特性，并期望将其应用于多种癌症。

此类复杂的模拟对于目前的量子计算机来说还过于困难。Algorithmiq首席执行官兼联合创始人、量子物理学家Sabrina Maniscalco表示，团队采用了一种混合技术：模拟的部分内容使用计算化学方法，而输入和输出的处则理由常规计算机完成。

Maniscalco介绍说，模拟中最难的部分——即复制光子与分子中电子相互作用的方式——是在克利夫兰医学中心的一台初级量子计算机上完成的。“这正是量子计算机擅长模拟的那类问题，”她补充道。

这类模拟目前仍可以通过经典方法完成。然而，Maniscalco指出，该团队能赢得200万美元奖金，是因为他们证明了同样的算法在未来性能更强的量子系统中运行时，能够获取经典模拟无法得到的分子信息。此外，这些算法还可以应用于其他分子难题，如新型抗微生物药物的设计。

量子计算机已经在处理物理和化学问题，一些研究人员声称已经完成了经典机器无法完成的计算，这种能力被称为“量子优势”。但在生物学领域的应用此前一直难以触及。

虽然参加Q4Bio竞赛的团队有可能实现量子优势，但本次并未达成，这也不是竞赛的明确目标。英国诺丁汉大学的计算化学家Jonathan Hirst表示，竞赛的要求是让研究团队开发算法和工作方式，以便在硬件就绪时，生物学应用也随之准备就绪。Hirst共同领导了其中一个入围项目，旨在改良一种治疗遗传性疾病——强直性肌营养不良的药物。

该竞赛于2023年启动，由总部位于加州的非营利组织Wellcome Leap支持。Q4Bio项目总监Shihan Sajeed表示，比赛开始时，“没有人敢大胆尝试连接”量子计算与生物学。

在六个入围团队中，只有一支团队达到了200万美元奖金的标准，而没有人达到500万美元大奖的标准。大奖要求团队在超过100个量子比特(qubits)且能进行长时间计算的机器上运行相关算法。“遗憾的是，那样的机器目前还不存在，”Sajeed说，“门槛确实设得相当高。”

尽管没有人赢得最高奖项，但接受《自然》采访的参与者对该竞赛激发的科研热情感到兴奋。英国牛津大学的计算机科学家、入围项目“量子泛基因组学(Quantum Pangenomics)”的共同负责人Sergii Strelchuk表示，这次比赛“或许让世界上的许多人确信，这是一个我们应该用现实世界去探索的真正的新领域。”

该小组一直在利用量子计算机来捕捉个体基因组之间的相似性和差异，研究人员希望这项工作有朝一日能用于预测个性化的药物反应。Strelchuk说：“我现在几乎将全部精力都集中在这个新兴领域以及这些问题带来的全新计算挑战上。”

Sajeed表示，Wellcome Leap期望能够启动一项新计划作为Q4Bio的后续项目。

“我们对此感到非常兴奋，”英国剑桥维康桑格研究所(Wellcome Sanger Institute)首席信息官、量子泛基因组学项目共同负责人James McCafferty表示，“我们绝对会继续做下去。”

第二章 当量子力学进入生命世界：一门新交叉学科的崛起

在科研领域，如果一个奖项无人能拿走“头奖”，往往意味着这个方向正处于从理论跨越到工程实现的关键临界点。

量子生命科学(QLS)是一门融合了量子技术与生命科学的交叉学科，其核心目标是利用量子力学的独特属性来解决经典计算无法应对的生物学挑战。它主要涵盖以下三大前沿支柱。

1. 量子生物学(Quantum Biology)：研究生物系统内部自然存在的量子效应，如光合作用中的高效能量传输、鸟类的磁场感知以及酶催化中的量子隧穿效应。

图2 量子生物学和量子生物技术概念图

2. 纳米级量子生物传感器：利用金刚石氮-空位(NV)中心等技术，在细胞内部实现超高灵敏度的温度、pH值和电磁场监测。

图3 基于金刚石NV色心的量子生物传感架构图

3. 量子计算与仿真：利用量子比特(Qubit)的叠加与干涉特性，模拟复杂的分子相互作用，处理基因组学和神经科学中的海量数据。

图4 量子算法在生物医疗多层次映射问题中的应用架构

第三章 量子生物学的战略崛起：从算法竞赛到全球布局的潜力新赛道

当量子计算机还在等待成熟硬件时，顶尖算法团队已提前开跑，罕见病药物设计、泛基因组分析等课题纷纷进入预研赛道。与此同时，量子传感器正以纳米级精度实时测量活细胞内的温度与磁场，量子增强MRI更将信号灵敏度提升超万倍。一场“量子遇上生物”的全球竞速，已在算法、测量与战略布局三条战线同时打响。

1. 量子算法预研生物难题：Q4Bio竞赛吸引了多支世界顶尖团队参与，包括牛津大学的量子泛基因组学项目和诺丁汉大学的罕见病药物设计项目。竞赛评委Jonathan Hirst指出，竞赛的目的是让研究团队开发算法和工作方式，以便在硬件就绪时，生物学应用也随之准备就绪。

2. 量子测量透视生命微观：量子传感器领域，基于氮空位中心的纳米金刚石已经能实时测量活细胞内的温度、pH和磁场；量子增强MRI通过动态核极化技术将信号灵敏度提升超过一万倍，可用于实时监测肿瘤代谢。这些技术与量子计算共享底层物理原理，形成协同效应。

3. 量子生物学成为战略高地：日本在2019年建立了“量子生命科学”研究领域；美国加州大学洛杉矶分校和芝加哥大学分别成立了量子生物学中心；欧洲多国已围绕相关方向建立了联合研究和培养项目。这不仅是学术兴趣，更意味着各国看到了这个方向的战略价值。

结语

这场量子与生物的交叉，并非只是为了给药物研发增加一种新工具。它更深远的意义，可能是让我们有了一种不同于以往的方式，去理解生命系统在漫长演化中形成的种种精巧机制。Q4Bio竞赛那200万美元奖金与空缺的头奖，恰好在同一个时刻，共同标记了这一探索所处的阶段——已经迈出第一步，但离真正的突破，仍有一段路要走。

参考文献链接：

https://www.nature.com/articles/d41586-026-01236-x

https://link.springer.com/article/10.1007/s11120-019-00682-1

https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1619152114

https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12822533/

撰稿｜郑佳琪

指导｜刘玉龙

编辑｜陈治光  王海月