近日，临床阶段生物技术公司 INmune Bio（纳斯达克代码：INMB）与量子光子技术供应商 Quantum Computing Inc.（纳斯达克代码：QUBT，简称QCi）达成商业合作，将量子优化与人工智能应用于药物发现。这也是QCi在生物制药行业的首次商业部署。
双方将利用QCi的室温运行型Dirac-3S量子优化机，分析多项临床试验数据集，探索INmune Bio旗下神经炎症治疗候选药物XPro潜在的继发性疾病适应症。
量子优化如何助力药物发现？
药物重定位（Drug Repurposing）是指探索已有药物或候选药物治疗其他疾病的可能性，有望利用现有研究数据，降低部分研发成本和时间。
然而，基因组、蛋白质组及疾病通路之间存在复杂的非线性关系。研究人员需要在庞大的变量组合空间中识别潜在关联。
此次合作将多维生物学相互作用图谱转化为数学优化问题，通过量子优化技术探索不同疾病通路与XPro所靶向炎症蛋白之间的关联，从而寻找潜在的新适应症。
Dirac-3S：室温运行的量子优化平台
此次项目采用的Dirac-3S具有一个显著特点：无需稀释制冷机或低温辅助系统，而是利用非线性光学相互作用，在室温环境下执行熵量子计算。
该平台能够处理连续变量和离散变量，面向具有复杂约束条件的优化问题。
此次合作还将通过并行基准测试，比较该光学计算方案与经典求解器在采样效率、聚类质量和结果可重复性方面的表现。
需要注意的是，量子计算是否能够在这一具体场景中优于经典计算，仍有待测试结果验证。
从技术合作到商业应用
此次合作的核心目标，是识别具有潜在临床价值、符合加速监管审查路径的适应症，帮助生物技术企业制定更具资本效率的临床开发方案。
双方建立的基础性发现框架，未来还计划扩展至其他候选药物管线。
这意味着，量子优化技术正在尝试从单一技术展示走向具体产业研发流程。
Anne's Insight
这次合作值得关注的并不只是量子计算与人工智能的技术结合，而是量子计算商业化路径的变化。
1. 从技术展示转向产业问题驱动。
药物研发涉及大量复杂变量和组合优化问题。量子计算企业开始尝试将技术能力嵌入真实的生物医药研发场景，寻找可验证的应用价值。
2. 生物医药可能成为重要的应用探索方向。
从药物分子设计、蛋白质分析，到药物重定位和生物标志物识别，生物医药领域存在大量值得探索的复杂计算问题。量子优化及经典与量子混合计算，未来都有机会参与其中。
3. 商业价值最终取决于能否形成可复制的解决方案。
如果能够建立标准化的数据处理流程、优化算法和结果评价体系，量子计算就有机会从一次性项目合作发展为持续性行业服务。
量子计算商业化不一定首先来自通用量子计算机的全面成熟，也可能来自垂直行业中特定问题的突破。
➡️ 看见技术，更要看见产业。
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