양자 연구원들이 약물 개발을 가속화할 수 있는 방법을 생각해 냈습니다.

코펜하겐 대학교 수학자들은 분자와 같은 복잡한 양자 시스템을 시뮬레이션하기 위해 양자 컴퓨터를 업그레이드하는 방법을 개발했습니다. 그들의 발견은 새로운 약물이 우리 몸 안에서 어떻게 작용할지 예측할 수 있는 능력에 더 가까이 다가가게 했으며, 제약 개발에 혁명을 일으킬 잠재력이 있습니다.

새로운 약물을 개발하는 데는 10년 이상 걸리고 수억 유로에서 수십억 유로에 달하는 비용이 들며, 그 과정에서 여러 번의 실패 시도도 있습니다. 하지만 실험실 실험 전에 약물이 신체에서 어떻게 작용하는지 예측할 수 있다면, 그렇게 함으로써 전체 과정을 수년에서 수개월로 단축할 수 있다면 어떨까요?

약물은 분자로 구성되어 있고, 분자는 다시 원자로 구성되어 있습니다. 그리고 원자는 양자 역학적 방식으로 행동하기 때문에 양자 컴퓨터가 원자의 행동을 모방하는 데 필요합니다. 여기에 과제가 있습니다. 아무리 큰 전통적인 컴퓨터라도 동일한 정밀도로 작업에 필요한 방대한 양의 정보를 처리할 수 없습니다.

코펜하겐대학교의 양자 생명 센터에서 물리학자, 컴퓨터 과학자, 수학자로 구성된 팀은 수년간 소위 양자 시뮬레이터, 즉 특수 양자 컴퓨터를 이러한 작업에 어떻게 배치할 수 있는지 이해하는 데 전념해 왔습니다. 즉, 분자의 행동을 시뮬레이션하고 이를 통해 예측하는 것입니다.

중요한 건 크기일까?

모든 양자 컴퓨터 연구자들이 씨름하는 근본적인 문제 중 하나는 크기입니다. 오늘날의 양자 컴퓨터는 단순히 너무 작습니다. 실제로 이는 몇 개의 원자만 시뮬레이션할 수 있다는 것을 의미하는데, 이는 의약품의 복잡한 분자가 종종 수백만 개의 원자를 포함하고 있기 때문에 문제가 됩니다.

이제 Quantum for Life팀은 양자 시뮬레이터를 보다 쉽게 ​​프로그래밍할 수 있는 수학적 방법을 제시함으로써 이 문제를 해결하기 위한 중요한 진전을 이루었으며, 이를 통해 동일한 크기의 시뮬레이터에서 더 많은 컴퓨팅 성능을 추출했습니다.

"양자 시뮬레이터는 양자 하드웨어 뿐만 아니라 양자 소프트웨어 도 포함합니다. 본질적으로 양자 시뮬레이터를 사용하기 위한 레시피입니다. 이러한 새로운 결과를 통해 소프트웨어 측면에서 큰 도약을 이루고 있으며, 기존 하드웨어를 확장하고 더 복잡한 작업을 해결하기 위해 이전보다 훨씬 더 나은 방법을 제시하고 있습니다." 연구 논문의 첫 번째 저자이자 Quantum for Life Centre의 박사 과정 학생인 Dylan Harley의 말입니다.

양자 시뮬레이터를 확장하는 방법에 대한 기존의 통념은 처음부터 구축해야 한다는 것입니다. 새로운 양자 알고리즘은 이러한 장애물을 해결하며 양자 소프트웨어의 핵심입니다. 이 알고리즘은 시뮬레이션되는 입자 사이에 제어된 양의 노이즈를 도입하여 시뮬레이션이 중단되지 않고 원하는 대로 진행되도록 합니다. 이 아이디어는 일반적인 성격을 띠며 원자, 이온 또는 초전도 큐비트와 같은 인공 원자에 기반을 두는지 여부에 관계없이 모든 유형의 양자 하드웨어에 적용할 수 있습니다.

제약 개발에 혁명을 일으킬 수 있다

"양자 기술은 미래의 새롭고 개선된 의약품을 만드는 데 중요한 열쇠로 여겨집니다. 하지만 양자 시뮬레이터를 효과적으로 확장할 수 있는 능력이 없다면 실제 사용은 매우 제한적입니다. 그래서 양자 소프트웨어가 이 확장을 어떻게 지원할 수 있는지 알아내는 것이 필수적입니다. 그리고 이제 우리는 바로 그것을 할 수 있는 레시피를 가지게 되었습니다." 양자 이론 교수이자 Quantum for Life Centre의 센터장인 Matthias Christandl의 말입니다.

Christandl에 따르면 연구자들이 효과적인 양자 시뮬레이터를 개발하는 데 성공하면 전망은 혁명적일 것입니다.

"실험을 하기 전에 컴퓨터를 사용하여 새로운 약물이 인체에서 어떻게 작용하는지 시뮬레이션할 수 있다면, 이는 우리가 의약품을 개발하고 테스트하는 방식을 근본적으로 바꿀 수 있으며, 실험실에서 환자에게 전달되는 시간이 크게 단축될 것입니다."

다음 단계는 양자 하드웨어에서 수학적 방법을 테스트하는 것입니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/10/241003123414.htm