量子计算对生物制药的深远影响
在传统研发中，发现新药是一个成本高昂且极其耗时的过程。经典计算机难以精确模拟蛋白质折叠、分子相互作用等复杂量子现象，导致药物筛选和设计高度依赖实验试错。量子计算以其天然的量子性质，能够以指数级的优势模拟分子行为，加速新型药物的发现。
核心应用
蛋白质结构预测
量子模拟可以精确计算蛋白质的原生态结构，加速靶点的鉴定和理解。
药物-靶点结合
预测小分子药物与蛋白质靶点的结合亲和力和特异性，加速候选药物的筛选。
ADMET性质预测
从量子层面模拟药物的吸收、分布、代谢、排泄和毒性，降低临床失败风险。
新型生物标志物发现
利用量子机器学习识别疾病的关键分子标记，推进精准医学。
我们的优势
- 基于国际领先的量子化学模拟算法（VQE、QAOA等）
- 与制药企业合作验证，已在多个靶点上展现加速效果
- 覆盖从靶点发现到临床前评估的全流程
- 可与现有计算化学工具集成，最小化研发流程改变