0. 量子计算在分子模拟早期应用的技术综述

1. 引言：背景、动机与综述结构

传统分子模拟方法在处理复杂分子系统时，面临着显著的计算复杂性与资源需求挑战。具体而言，对于大型生化系统或需要精确描述复杂电子关联效应的场景，传统计算方法往往计算成本高昂且耗时巨大，其计算量随分子大小呈指数级增长，使得精确的量子力学表征难以实现[3,5,9,10]。例如，在药物发现领域，新药研发周期漫长且成本高昂，药企在“先导化合物”到“候选药物”的转化过程中面临巨大挑战，急需颠覆性技术以加速进程[1,4,7]。尽管从头计算方法能够提供高精度描述，但其可扩展性受限，难以应用于数百个原子的体系；而经典力场则在精度和可转移性方面存在局限，尤其在描述键的形成与断裂等复杂化学反应时表现不足[8]。这些局限性促使研究人员积极探索超越传统计算范式的新方法。

量子计算被视为克服上述限制的关键技术。它利用量子力学原理（如叠加和纠缠）处理数据，有望实现波函数的高效时间传播，并在提高精度、效率和提供新洞察力方面展现出巨大潜力[2,4,5,7,10]。特别是在药物设计领域，量子计算能够以更高的精度模拟分子相互作用，这对于全面理解药物在分子层面的作用、确保其有效性和安全性至关重要[2]。量子计算能够通过直接描述电子-电子相互作用，避免经典方法中的近似，从而达到前所未有的模拟精度[9]。

然而，量子计算仍处于早期发展阶段，尤其是在噪声中等尺度量子（NISQ）设备的应用中，面临诸多挑战。这些挑战包括噪声和错误问题，以及有限量子比特数量对大规模实验探索和演示能力的限制[3,5,7]。此外，NISQ设备无法直接读取波函数，需通过多次测量才能获取统计信息[7]。

“量子优势”的定义及其在分子模拟领域的实现和量化是当前研究的焦点。量子优势指量子计算机在特定任务上超越最强大的经典计算机的能力。目前，仍不清楚哪些特定问题最适合量子计算机，以及哪些量子算法能够提供超越经典计算的实际量子优势[7]。尽管如此，微软和Quantinuum等公司在量子比特稳定性及降低“噪声”方面的进展，正在重新定义量子技术能力[3]。未来，需要通过具体的案例研究和量化指标来明确量子计算何时何地能够超越经典计算。混合量子-经典计算策略，特别是量子嵌入方法，被证明是利用现有量子计算能力处理复杂生化系统的有效途径，通过避免对完整系统进行昂贵的完全量子计算，并利用经典计算处理其他部分以达到所需精度，这为当前NISQ时代提供了实际解决方案[5]。

从更广阔的全球视角来看，不同国家和地区，如巴基斯坦，在发展量子计算基础设施和政策支持方面的必要性日益凸显，这对于推动量子计算技术的全球发展和应用至关重要[10]。随着量子计算技术的发展，其可能带来的伦理考量也日益浮现，例如数据隐私、算法偏见、技术可及性和社会公平性。这些问题需要贯穿于量子计算在分子模拟早期应用的全过程，以确保技术发展的普惠性和负责任性。

章节	核心主题	主要内容概述
1. 引言	背景、动机与综述结构	确立量子计算在分子模拟中的重要性，概述解决经典计算挑战的潜力。
2. 量子分子模拟的核心原理、前沿算法与计算策略	核心原理、硬件、算法与计算策略	阐释量子计算与分子模拟原理，探讨硬件平台、误差校正、混合计算及算法潜力。
3. 量子计算在早期分子模拟中的前沿应用与案例分析	应用与案例	详细探讨电子结构计算、分子动力学、药物发现和材料科学中的早期应用与性能评估。
4. 量子计算在分子模拟中的挑战、机遇与未来战略	挑战与未来方向	分析硬件局限、软件生态、算法优化、跨学科协作及伦理考量。
5. 结论	总结与展望	总结主要发现，重申重要性，强调未来研究潜力和机遇。

本综述旨在为读者提供量子计算在分子模拟早期应用领域的全面理解。综述的结构旨在引导读者逐步深入该领域，从基础概念的介绍到前沿进展的探讨。本综述首先确立了量子计算在分子模拟领域的重要性，并概述了其在解决经典计算挑战方面的潜力。随后，本综述将深入阐释量子计算和分子模拟的核心原理，为读者理解后续章节的复杂内容奠定基础。本综述将侧重于量子计算在分子模拟中的理论算法与早期应用，涵盖电子结构计算、分子动力学模拟以及药物发现和材料科学的早期阶段，避免与主体应用章节的重复性阐述。

1.1 背景与研究动机

传统分子模拟在处理复杂分子系统时面临诸多挑战，这些挑战主要源于其固有的计算复杂性和资源需求。首先，传统方法在处理大型生化系统或需要高精度描述复杂电子关联效应时，计算成本高昂且耗时巨大 [3,5,9,10]。具体而言，分子模拟的计算量随分子大小呈指数级增长，使得精确的量子力学表征变得几乎不可能实现 [4,9]。例如，在药物发现领域，新药开发通常需要十年以上的时间，且成本可能超过20亿美元，药企在从“先导化合物”到“候选药物”的转化过程中面临巨大挑战，急需新技术加速进程 [1,4,7]。从头计算方法虽能提供精确描述，但难以扩展至数百个原子的体系，而经典力场在精度和可转移性方面存在局限，尤其难以准确描述键断裂和形成的复杂化学反应 [8]。这些痛点凸显了现有计算方法的局限性，促使研究人员寻求颠覆性的解决方案。

量子计算被视为克服这些限制的关键技术，因为它利用量子力学原理（如叠加和纠缠）处理数据，有望在线性扩展资源需求的同时，高效实现波函数的时间传播，从而在提高精度、效率和提供新洞察力方面展现出巨大潜力 [2,4,5,7,10]。量子计算能够以更高的精度模拟分子相互作用，这对于全面理解药物在分子层面的作用至关重要，进而确保药物的有效性和安全性 [2]。

然而，量子计算在早期阶段，尤其是噪声中等尺度量子（NISQ）设备的应用中，仍面临诸多挑战。这些挑战包括噪声和错误问题，以及对有限量子比特数量的依赖，这限制了其大规模实验探索和演示的能力 [3,5,7]。此外，NISQ设备无法直接读取波函数，需要多次测量才能获取统计信息 [7]。

“量子优势”的定义及其在分子模拟领域实现和量化的挑战是当前研究的焦点。量子优势指的是量子计算机在特定任务上超越最强大的经典计算机的能力。目前，尚不清楚哪些特定问题最适合量子计算机，以及哪些量子算法能够提供超越经典计算的量子优势 [7]。尽管如此，微软和Quantinuum等公司在量子比特稳定性及降低“噪声”方面的进展，正在重新定义量子技术能力 [3]。未来，需要通过具体的案例研究和量化指标来明确量子计算在何时何地能够超越经典计算，而非仅仅泛泛而谈其潜力。混合量子-经典计算策略，特别是量子嵌入方法，已被证明是利用现有量子计算能力处理复杂生化系统的有效途径，通过避免对完整系统进行昂贵的完全量子计算，并利用经典计算处理其他部分以达到所需精度，这为当前NISQ时代提供了实际解决方案 [5]。

从更广阔的全球视角来看，不同国家/地区，如巴基斯坦，在发展量子计算基础设施和政策支持方面的必要性日益凸显，这对于推动量子计算技术的全球发展和应用至关重要 [10]。随着量子计算技术的发展，其可能带来的伦理考量也日益浮现，例如数据隐私、算法偏见、技术可及性和社会公平性。这些问题需要贯穿于量子计算在分子模拟早期应用的全过程，以确保技术发展的普惠性和负责任性。

1.2 量子计算在分子模拟中的应用图景与综述范围

量子计算在分子模拟领域展现出巨大的应用潜力，旨在克服传统经典计算方法在处理复杂分子系统时的计算瓶颈，并显著提升模拟的精度与效率[1,5,9,10]。其核心优势在于能够利用量子现象，如纠缠，直接描述电子-电子相互作用，从而避免经典方法中常见的近似，进而实现前所未有的模拟精度[9]。

在药物发现与开发领域，量子计算的应用贯穿多个关键阶段。它能够加速分子建模与模拟过程，增强药物-靶点识别能力，并优化药物分子结构，从而改进药物设计流程并支持高效的虚拟筛选[1,2]。具体而言，量子计算在药物发现的早期阶段，尤其是在计算机辅助药物设计（CADD）框架下，显示出巨大潜力，涵盖疾病理解、靶点发现、先导化合物的生成与识别、蛋白质折叠、小分子ADMET性质预测、从头药物设计以及逆合成规划等[4,5,7]。例如，对于含有过渡金属离子酶（如组蛋白脱甲基酶）、端粒酶的核苷酸配对以及生物素-链霉亲和素强非共价结合等经典方法难以处理的复杂生化系统，量子计算有望提供解决方案[5]。通过提供精确的化学性质和导航分子空间的能力，量子计算能够显著增强药物设计流程，并有望通过量子联邦学习保障数据安全[7]。此外，量子算法通过快速评估大量化合物的潜在有效性，有望加速新药候选物的筛选，从而减少药物发现的时间和成本[2]。

在材料科学领域，量子计算同样具有关键研究价值，因为它能够“在分子层面进行思考”[9]。该技术被用于预测分子结构、反应机制和材料性质，并有望缩短模拟时间，加速新材料和技术的开发，尤其是在解决强电子关联问题方面，例如磁性材料和高温超导体[9,10]。这种能力对于理解和预测材料的原子级性质至关重要，进而推动高温超导体和更具弹性电子产品等创新[3]。

本综述将侧重于量子计算在分子模拟中的理论算法与早期应用，涵盖电子结构计算、分子动力学模拟以及药物发现和材料科学的早期阶段[1,3,5,9]。这将为后续章节的详细阐述奠定基础，并避免与主体应用章节的重复性阐述。

1.3 综述结构

本综述旨在为读者提供量子计算在分子模拟早期应用领域的全面理解。综述的结构旨在引导读者逐步深入该领域，从基础概念的介绍到前沿进展的探讨。

本综述首先在“引言”部分确立了量子计算在分子模拟领域的重要性，并概述了其在解决经典计算挑战方面的潜力。随后，“背景”部分深入阐释了量子计算和分子模拟的核心原理，为读者理解后续章节的复杂内容奠定基础。

“量子算法在分子模拟中的应用”部分是本综述的核心，该部分详细探讨了特定量子算法如何应用于分子模拟。它涵盖了变分量子本征求解器 (VQE) 在计算分子能级方面的应用，以及量子近似优化算法 (QAOA) 在解决优化问题中的潜力。此外，本章还讨论了如何将量子相位估计算法 (QPE) 应用于分子性质的精确计算，并探讨了量子蒙特卡洛 (QMC) 方法在处理多体问题中的优势。

“现有挑战与未来方向”部分对当前研究面临的挑战进行了批判性分析，例如量子硬件的局限性、误差缓解技术的需求以及算法的可扩展性问题。本章还展望了该领域未来的发展方向，包括新算法的开发、量子化学软件库的进步以及与经典计算方法的混合集成。

最后，“结论”部分对本综述的主要发现进行了总结，重申了量子计算在分子模拟领域的重要作用，并强调了未来研究的潜力和机遇。通过这种结构，本综述旨在为研究人员、学生和对量子计算在分子模拟中应用感兴趣的专业人士提供一个清晰、连贯且富有洞察力的路线图。

2. 量子分子模拟的核心原理、前沿算法与计算策略

量子计算在分子模拟领域展现出变革性潜力，其核心在于超越经典计算范式的能力，尤其体现在对量子力学原理的有效利用。本章旨在为读者构建一个全面的量子计算基础知识框架，并指出其在分子模拟领域普遍面临的硬件和算法挑战。量子计算的优势源于其对量子比特的指数级信息压缩和并行处理能力，这使得复杂分子系统模拟的计算效率得以显著提升。然而，当前量子硬件面临噪声干扰和量子误差校正的严峻挑战，促使研究人员探索混合量子-经典计算框架作为可行路径。此外，本章将深入分析变分量子本征求解器（VQE）和量子相位估计算法（QPE）等核心量子算法在分子能量计算和动力学模拟中的应用及其性能评估。

量子计算的底层原理奠基于量子力学，其基础信息单元量子比特（qubit）与经典二进制位（0或1）存在本质区别 [1,3,4]。量子比特能够同时处于0和1的叠加态，从而实现对经典数据的指数级信息压缩和固有并行处理能力，而非经典计算的顺序处理模式 [4,6,7]。这种叠加性使得量子计算机能够同时探索海量的可能性，显著提升了计算能力 [1,6,7]。

量子纠缠是量子计算的另一核心特性，描述了两个或多个量子粒子间即便远距离也能保持关联的现象，对复杂量子算法的实现至关重要 [1,3,4]。在分子模拟中，量子纠缠能够精确描述电子-电子相互作用，从而避免了经典计算中对多电子系统进行近似处理的挑战，实现对复杂分子和材料的精确表征 [9]。此外，量子干涉允许概率波相互叠加或抵消，优化计算结果，并提高获得正确解的概率，可能提供比经典算法更快的速度 [1,6]。量子计算的并行性与量子门操作紧密相关，使其能够同时发现多个解决方案，这些是量子计算在量子机器学习（QML）和分子模拟中发挥作用的底层机制 [6]。

特别是在分子模拟领域，量子计算能够有效避免经典计算中资源需求随系统大小呈指数增长的问题，转而以线性方式扩展量子比特数量 [5,9,10]。这种能力使其在处理复杂分子相互作用、量子态以及波函数随时间传播（$e^{-iHt}|\Psi\rangle$）的计算时具有显著优势，而这些任务在经典计算机上通常是计算密集型且资源消耗巨大的 [5,7,10]。因此，量子计算在精确模拟化学反应、分子-配体相互作用、药物靶点识别和药物分子优化等方面展现出超越经典计算的潜力，有望加速新药发现并降低其时间和成本 [1,2,4,7]。

尽管量子计算前景广阔，但当前仍面临诸多挑战，其中最显著的是量子系统的“噪声”问题。这些噪声主要源于量子比特的退相干性、门操作精度不足以及与其他环境的耦合 [5,6,9]。此外，量子计算无法直接读取最终波函数，通常需要通过多次测量来获取统计信息或特定性质，这使得量子算法设计复杂且需要精细优化 [5]。

在现有知识体系中，当前研究对量子纠缠和干涉如何精确量化其对分子模拟性能提升的贡献仍缺乏统一的度量标准。未来研究可以探索基于量子纠缠熵或量子费舍尔信息来量化其贡献，为衡量量子加速提供更精确的工具。同时，如何有效应对量子噪声，实现容错量子计算，以及开发更高效的量子算法以充分利用量子并行性和纠缠的优势，是未来研究的重点方向。

2.1 量子计算核心概念与量子优势

量子计算的核心概念构建于量子力学原理之上，其基础信息单元为量子比特（qubit），这与经典计算机使用的二进制位（0或1）存在根本性差异 [1,3,4]。量子比特能够同时处于0和1的叠加态，这意味着它能同时承载更多的信息量，实现对经典数据的指数级压缩 [4,6,7]。这种叠加性使得量子计算机能够一次性探索海量的可能性，显著提升计算能力，并实现固有的并行处理，而非经典计算的顺序处理模式 [1,6,7]。

量子纠缠是量子计算的另一核心特性，它描述了两个或多个量子粒子之间无论距离远近都能保持关联的现象。这意味着一个量子比特的状态会瞬时影响其他纠缠量子比特的状态，对于复杂量子算法的实现至关重要 [1,3,4]。在分子模拟中，量子纠缠能够用于描述电子-电子相互作用，避免了经典计算中对多电子系统进行近似处理的挑战，从而实现对复杂分子和材料的精确表征 [9]。此外，量子干涉允许概率波相互叠加或抵消，进一步优化计算结果，并能提高获得正确解的概率，可能提供比经典算法更快的速度 [1,6]。

量子计算的并行性与量子门操作密切相关，这使得多个解决方案能够同时被发现，这些都是量子计算在量子机器学习（QML）和分子模拟中发挥作用的底层机制 [6]。特别是在分子模拟领域，量子计算能够有效避免经典计算中资源需求随系统大小呈指数增长的问题，转而以线性方式扩展量子比特数量 [5,9,10]。这种能力使其在处理复杂分子相互作用、量子态以及波函数随时间传播（$e^{-iHt}|\Psi\rangle$）的计算时具有显著优势，而这些任务在经典计算机上通常是计算密集型且资源消耗巨大的 [5,7,10]。因此，量子计算在精确模拟化学反应、分子-配体相互作用、药物靶点识别和药物分子优化等方面展现出超越经典计算的潜力，有望加速新药发现并降低其时间和成本 [1,2,4,7]。

尽管量子计算前景广阔，但当前仍面临诸多挑战，其中最显著的是量子系统的“噪声”问题。这些噪声主要源于量子比特的退相干性、门操作精度不足以及与其他环境的耦合 [5,6,9]。此外，量子计算无法直接读取最终波函数，通常需要通过多次测量来获取统计信息或特定性质，这使得量子算法设计复杂且需要精细优化 [5]。

在现有知识体系中，当前研究对量子纠缠和干涉如何精确量化其对分子模拟性能提升的贡献仍缺乏统一的度量标准。未来研究可以探索基于量子纠缠熵或量子费舍尔信息来量化其贡献，为衡量量子加速提供更精确的工具。同时，如何有效应对量子噪声，实现容错量子计算，以及开发更高效的量子算法以充分利用量子并行性和纠缠的优势，是未来研究的重点方向。

2.2 量子硬件平台与门操作

量子计算在分子模拟中的应用，很大程度上依赖于其底层硬件平台的特性和量子门操作的效率与准确性。目前，多种量子硬件平台正在发展中，每种平台在物理实现、运行条件和稳定性方面各有特点。其中，超导量子计算机是一种主流平台，其工作原理是通过超冷却流体维持极低温环境，利用约瑟夫森结作为超导量子比特，并通过光子精确控制其行为，从而读取单个量子信息单元[1]。这种极低温运行条件对于保持量子态的相干性至关重要，但同时也带来了工程上的挑战。

量子门操作是操纵和处理量子信息的基本单元，它们能够改变测量不同量子比特状态的概率[1]。然而，在现有研究中，对于Hadamard门、CNOT门等基本量子门操作如何构建复杂的量子算法，以及这些操作如何高效、准确地映射到分子模拟中的具体计算步骤（如状态制备和测量）的探讨尚不深入[1,3]。例如，在模拟分子系统（如化学反应路径或激发态）时，门操作的效率和准确性直接影响模拟结果的可靠性。当前研究尚未系统性地比较不同量子硬件平台（如中性原子、超导量子比特）在处理特定分子模拟任务时，门操作序列优化和状态制备效率的差异。

尽管量子硬件平台的物理实现存在复杂性，但云平台服务（如IBM、Google和Amazon提供的服务）的出现，显著降低了用户访问量子计算能力的门槛，使得无需昂贵硬件即可进行量子计算，这尤其利于药物发现和复杂数据分析等领域[3]。然而，硬件的可访问性并不能完全替代对底层平台性能和局限性的深入理解。分子模拟中对误差校正的需求是另一个关键挑战，尤其是在NISQ（含噪声中等规模量子）时代，如何在有限的量子比特和高噪声环境下进行可靠的分子模拟，是亟待解决的问题。

当前知识体系中存在的主要空白在于，缺乏对不同硬件平台在处理特定分子模拟任务时，门操作序列优化和状态制备效率的系统性比较研究。未来的研究应聚焦于开发跨平台兼容的性能评估框架，以量化不同硬件在特定分子模拟任务上的效率差异，从而为分子模拟选择最合适的量子硬件平台提供实证依据。此外，深入研究如何将复杂的量子门操作有效地映射到分子模拟的具体计算步骤，并分析其在不同硬件平台上的实现效率和挑战，对于推动量子计算在分子模拟领域的实际应用具有重要意义。

2.3 量子误差校正（QEC）与容错计算

量子误差校正（QEC）被广泛认为是解锁量子计算潜力，特别是实现可靠计算和“量子优势”的关键技术 [9]。在当前易受环境干扰和噪声影响的量子硬件中，QEC 能够克服这些局限性，确保计算的准确性和可靠性，从而成为容错算法的核心组成部分 [1,3,7]。其重要性在于它位于应用层和物理量子比特层之间，负责纠正量子计算机在运行过程中产生的错误，这对于未来大规模、高精度的分子模拟至关重要，因为没有 QEC，量子计算机将无法执行任何有用的计算 [9]。

尽管 QEC 的重要性不言而喻，但实现其功能面临巨大的挑战。当前 QEC 方案的主要瓶颈在于其对物理量子比特的巨大开销。例如，构建一个逻辑量子比特可能需要数千个物理量子比特来进行纠错 [7]。这种巨大的资源需求导致了可扩展性问题，使得构建能够精确模拟大型分子系统的百万级量子比特容错计算机预计至少还需要 10-20 年 [7]。这种开销限制了 QEC 在当前噪声中型量子（NISQ）设备上的广泛应用，同时也对未来容错量子计算机的设计提出了更高的要求。除了量子比特数量的限制，实现强大的、大规模的量子计算还面临超低温和先进低温系统等高度专业化条件的挑战，进一步复杂化了扩展过程 [3]。

为了克服这些挑战，未来的研究需要重点开发更高效的 QEC 码和拓扑技术，以显著减少纠错的计算成本和物理量子比特开销 [7]。这包括探索新的编码策略，例如开发基于机器学习的误差预测与纠正模型，以期在降低物理量子比特需求的同时提高纠错效率。此外，量子硬件、量子数据加载和算法设计的突破性进展也是实现大规模容错量子计算不可或缺的部分 [3]。这些进展将为后续深入探讨量子硬件瓶颈与软件生态挑战提供重要的上下文。只有通过持续的创新和多学科的合作，才能最终实现容错量子计算，从而真正释放量子计算在分子模拟等复杂科学领域的潜力。

2.4 混合量子-经典计算框架与量子嵌入理论

在噪声中等规模量子（NISQ）时代，混合量子-经典计算框架已成为分子模拟领域克服纯粹经典计算局限性的关键策略。这种分层方法通过将计算任务划分为量子与经典部分，从而有效模拟复杂的生化系统和材料。核心思想是将计算最密集或需要高精度量子力学处理的部分委托给量子计算机，而其余部分则由经典计算机处理 [5]。这种“分而治之”的策略使得在不要求量子计算机处理整个系统的情况下，仍能获得准确且可用的解决方案 [5]。例如，早期药物发现中，将量子计算与传统高性能计算（HPC）系统相结合，能够通过物理模拟、数据驱动的机器学习以及生成建模来设计新化合物，从而增强药物发现的效率和准确性 [4]。

在混合框架中，量子与经典模块之间的信息交换至关重要。一个显著的例子是密度泛函理论（DFT）的应用，这是一种基于量子力学的方法，用于预测分子在不同条件下的电子结构 [4]。通过将量子增强的DFT与人工智能及其在大数据集中模式识别能力相结合，可以消除在经典计算机上运行DFT时产生的近似值，从而提高早期药物发现中化合物性质预测的准确性 [4]。在DFT的应用中，结合机器学习可以测试潜在药物分子对特定疾病的有效性，并识别新的药物模式，甚至考虑它们与人体生物学的相互作用 [4]。

量子嵌入理论作为一种先进的混合方法，在处理强关联体系方面展现出独特的优势 [5]。其原理是将一个强关联子空间嵌入到一个单电子空间中，例如将DFT作为单粒子理论，并通过动态平均场理论（DMFT）进行嵌入 [5]。在DFT+DMFT框架中，强关联子空间被视为“杂质”，其问题由杂质求解器解决。量子计算机有望取代经典的连续时间量子蒙特卡洛算法（CT-QMC），尤其是在经典计算面临符号问题的情况下，从而克服经典计算的局限性 [5]。这种方法在处理生物大分子和材料科学中的强关联体系（如含d和f电子的过渡金属配合物、酶的活性中心）时尤为重要，因为这些体系通常包含许多原子，使得整个分子的“高阶”计算变得不可能 [5]。量子嵌入理论的关键在于如何处理不同理论层次之间的信息交换，特别是从量子计算到经典算法的数据传输和反之。例如，在DMFT中，可以测量格林函数并从中提取自能，从而实现量子与经典计算的连接 [5]。将DFT+DMFT迭代嵌入到更大的电荷密度自洽循环中（CSC DFT+DMFT）的重要性不容忽视，这对于准确捕捉电荷密度重分布、模拟催化或其他反应至关重要 [5]。

除了量子嵌入理论，混合量子-经典机器学习算法也展示了在解决实际问题方面的广泛潜力。系统文献综述已识别并描述了18种混合经典量子机器学习算法，包括玻尔兹曼机、参数化电路、自编码器、储备池计算、支持向量机（SVM）以及各种神经网络 [6]。这种算法的多样性突显了量子机器学习解决实际问题的潜在广度 [6]。

尽管混合量子-经典框架和量子嵌入理论展现出巨大的潜力，现有研究体系中仍存在显著空白。关于如何优化量子与经典部分的划分标准，以及如何实现高效无缝的信息交换，仍有待深入研究。未来研究可探索开发自适应划分策略，并利用量子机器学习来优化接口参数，例如通过学习算法动态调整边界条件，以提高混合模型的效率和精度。此外，对于复杂生化系统中电荷密度自洽循环（CSC）的精确捕捉仍是一个挑战，需要进一步开发鲁棒的信息交换协议和算法，以确保跨不同计算模块的准确性和稳定性。

2.5 量子算法在分子模拟中的潜力

量子计算在分子模拟领域展现出巨大潜力，尤其是在材料科学和药物发现中，有望加速新材料和技术的开发，并提高药物发现的效率和精度[2,9,10]。量子计算机特别适合在分子层面进行模拟，这使得量子算法在求解分子薛定谔方程方面具有独特的优势[9]。目前，变分量子本征求解器（VQE）和量子相估计（QPE）是量子化学领域中两种具有代表性的量子算法[5]。

VQE 被认为是当前噪声中等尺度量子（NISQ）硬件上进行化学计算的最佳候选算法[5]。其核心原理是“状态准备然后测量”，特点是电路深度较低，这对于受噪声和有限相干时间限制的 NISQ 设备至关重要[5]。VQE 通过从参考态（通常是 Hartree-Fock 态）开始，构建一个依赖于一组变分参数的量子态（ansatz）来近似基态能量。尽管存在误差和噪声，但通过多次计算和测量可以获取波函数的统计信息，并且已发展出用于确定激发态的扩展版本，同时保持其低深度特性[5]。VQE 因其较低的电路深度和对噪声的相对鲁棒性而适用于 NISQ 硬件，可应用于分子结构优化、结合亲和力预测和电子结构计算[7]。例如，作为 VQE 特例的量子耦合簇（QCC）方法有望捕捉比经典耦合簇方法更完整的电子关联，从而提高分子性质预测的准确性，尤其适用于大分子系统[7]。

相比之下，QPE 被认为是量子化学的“黄金标准”，因为它能够在未来容错量子计算机上以较小的系统误差计算基态能量，从而实现更高精度[5]。QPE 是一种容错量子算法，能够以高精度确定量子算符的本征值，从而精确计算分子的基态能量和预测结合亲和力[7]。在小分子（如氢和氢化锂）的基态能量计算中，QPE 已展现出优于经典方法的精度和计算效率[7]。然而，QPE 在资源需求上通常高于 VQE，其挑战在于当前量子硬件规模化所需的量子纠错需要大量物理量子比特，并且初始状态与目标本征态的重叠度会影响其效率，尤其是在系统规模增大时[7]。此外，量子计算机无法直接检索波函数，需通过多次测量获取统计信息，这也是量子算法在分子模拟中面临的一个基本挑战。

除了 VQE 和 QPE，量子近似优化算法（QAOA）等混合量子-经典算法也在分子模拟中展现潜力[7,10]。QAOA 主要设计用于组合优化问题，通过交替应用参数化的量子门并在经典优化器中调整参数来最大化或最小化成本函数[7]。在药物发现中，QAOA 可应用于分子结构优化、药物-靶点相互作用预测（通过图匹配）以及寻找分子低能量构象，在特定情况下可能比经典算法更有效地找到 NP-hard 问题的近似最优解[7]。其他 NISQ 算法，如量子半定规划（QSDP）求解器、量子哈密顿下降（QHD）、量子退火（Quantum Annealing）和量子模拟退火（QSA），在优化问题、分子构象优化和蛋白质-配体结合亲和力预测等方面也展现出潜力[7]。

量子算法在现有分子模拟工具中集成的挑战与机遇并存。尽管初始的量子化学系统可能不会是大型生物分子，但通过开发合适的嵌入算法、分层结构和低深度电路，量子计算有望在不久的将来推动生物科学的发展[5]。例如，谷歌已在超导量子计算机上成功进行了 Hartree-Fock 计算，这进一步证明了量子计算在分子模拟中的潜力[5]。量子算法能够更精确地预测分子结构、反应机制和材料性质，同时显著缩短模拟时间，从而加速新材料和技术的开发[10]。

然而，量子算法在 NISQ 设备上仍存在限制，尤其体现在对物理量子比特的巨大开销上。为解决大量电子数量问题，研究人员正积极探索各种简化模型，以便量子计算机能更早地在全尺寸化学问题上取得突破[9]。这些模型既足够简化以进行计算，又保留了足够的复杂性来捕捉材料最有趣的性质，例如通过关注材料中不同位点上单个电子之间的相互作用模型，可以显著减少所需的物理量子比特数量[9]。

未来，混合量子-经典算法的发展趋势将持续加强，旨在克服当前量子硬件的噪声和有限量子比特数的限制[7]。在现有知识体系中，如何针对特定分子模拟任务设计更具效率和鲁棒性的量子算法，尤其是在容错量子计算尚未实现的情况下，仍是一个研究空白。未来的研究可探索结合化学直觉和机器学习方法，设计更具化学特异性的 Ansatz，以优化 VQE 在有限量子比特上的性能。通过持续的算法开发，将进一步释放量子计算在分子模拟中的潜力[9]。

3. 量子计算在早期分子模拟中的前沿应用与案例分析

量子计算作为一项颠覆性技术，正逐步革新分子模拟领域，尤其是在早期分子模拟阶段展现出超越经典计算方法的显著潜力。本章旨在系统评估量子计算在不同分子模拟应用中的当前能力和未来潜力，并量化其在精度和效率上的提升[8,9]。通过比较量子方法与经典方法的性能，本章将重点突出量子计算在处理复杂分子体系时的独特优势，例如强关联电子效应和大构象空间等经典方法难以有效处理的问题。

经典计算方法在处理分子模拟，特别是涉及多电子体系的电子运动方程时，面临着巨大的计算挑战和固有的近似限制。例如，传统密度泛函理论（DFT）的精度受限于近似泛函的使用，而从头算方法如全组态相互作用（FCI）虽能提供高精度，但其计算复杂度随分子规模呈指数级增长，导致其在处理大分子时不可行，尤其对于具有强关联效应的体系，如过渡金属离子酶或高温超导体，经典方法常会遭遇“符号问题”[9]。此外，传统分子动力学模拟在兼顾计算效率与量子力学精度方面存在显著局限性，特别是在处理复杂生化反应和捕捉长时程罕见事件时，采样效率成为关键制约因素[8]。在药物发现领域，传统计算机辅助药物设计（CADD）方法在处理庞大的构象空间和精确的电子结构计算时面临计算瓶颈，且在处理极强非共价结合或共价结合等复杂场景时局限性日益凸显[1,5]。

量子计算机通过利用量子比特直接表示分子和材料的量子态，并利用量子纠缠等现象精确描述电子-电子相互作用，能够避免经典近似，从亚原子层面直接获取总能量和分子性质，从而提供更高的计算精度[9]。量子计算在药物发现中的核心价值在于其能够提供超越传统CADD的洞察力，并通过物理模拟和对生物数据集的深层解释，实现对有前景靶点的验证[4]。这种能力对于理解药物分子如何与体内其他分子相互作用至关重要，从而大幅提高研究人员预测化学反应的能力，最终显著提升药物发现的精度和效率[1,3,5]。

尽管量子计算在分子模拟领域展现出巨大潜力，但当前研究仍存在显著局限性。当前量子计算机在处理更大规模分子体系时仍面临挑战，例如所需的物理量子比特数量和容错能力的限制。将量子化学算法的精度优势扩展到更大规模的分子体系，并开发能够有效处理动态电子关联的量子方法是现有知识体系中的空白。例如，当前量子算法在处理蛋白质折叠等复杂问题的规模和复杂性方面仍面临限制，混合量子-经典系统在分子动力学模拟中的应用仍处于早期阶段，尚未达到实用性。此外，量子机器学习在处理大规模、异构数据集时的可伸缩性和泛化能力也需进一步验证。未来的研究应致力于开发更高效的量子采样算法以克服构象空间采样的挑战，并实现量子加速分子动力学模拟的实际应用。同时，探索开发专门针对特定药物发现任务的量子基准数据集和评估标准，并持续优化量子算法，以克服当前量子硬件和算法的局限性，从而更充分地发挥量子计算在药物发现与开发中的潜力。

3.1 电子结构计算的量子方法

量子计算在分子模拟中的应用，尤其是在电子结构计算方面，已展现出超越经典计算方法的显著潜力，有望革新新药发现和新材料开发等领域 [6]。经典方法在处理多电子体系的电子运动方程时，面临巨大的计算挑战和固有的近似限制，导致精确性受损且计算成本高昂 [9]。例如，传统密度泛函理论（DFT）的精度受限于近似泛函的使用，而从头算方法如全组态相互作用（FCI）虽能提供高精度，但其计算复杂度随分子规模呈指数级增长，导致其在处理大分子时不可行，特别是对于具有强关联效应的体系，如过渡金属离子酶或高温超导体，经典方法常会遭遇所谓的“符号问题” [9]。

量子计算机通过利用量子比特直接表示分子和材料的量子态，并利用量子纠缠等现象精确描述电子-电子相互作用，避免了经典近似，从而能从亚原子层面直接获取总能量和分子性质，提供更高的计算精度 [9]。在处理复杂分子轨道和电子相关性方面，量子计算展现出独特优势。例如，量子相估计算法（QPE）能够以高精度找到哈密顿量的本征值，已成功应用于确定氢和氢化锂等小分子的基态能量，其精度和效率均超越经典方法，并且在模拟复杂生物分子的电子结构方面展现出巨大潜力 [7]。这对于精确计算分子结合亲和力及其他药理学性质至关重要，特别是在药物-靶点相互作用预测中。

对于噪声中等规模量子（NISQ）设备，变分量子本征求解器（VQE）算法以其较低的电路深度，在优化小分子几何结构和估算药物候选物与靶蛋白之间的结合能方面表现出与经典方法相当或更优的性能，从而加速了早期药物发现中的筛选过程 [1,7]。此外，VQE的扩展方法，如量子子空间扩展技术，甚至能够计算激发态，这对于理解分子的反应性和潜在药物的光谱性质至关重要 [7]。在材料科学领域，量子算法（如量子退火和VQE）已应用于分子模拟，展示出在预测分子结构、反应机制和材料性质方面超越经典方法的潜力，显著缩短了新材料的开发周期 [10]。例如，大众汽车与Google合作利用量子算法模拟分子结构和储能材料化合物，以期优化电动汽车电池的性能和成本效益 [3]。量子增强的DFT方法，通过消除经典DFT运行中的近似值，有望在早期药物发现阶段提高化学化合物性质预测的准确性 [4]。

然而，当前量子计算机在处理更大规模分子体系时仍面临挑战，例如所需的物理量子比特数量和容错能力的限制。将量子化学算法的精度优势扩展到更大规模的分子体系，并开发能够有效处理动态电子关联的量子方法是现有知识体系中的空白。尽管机器学习在电子结构计算中通过预测量子力学能量、力和电荷密度，甚至绕过Kohn-Sham方程，显著降低了计算成本并保持接近从头计算的精度 [8]，但其高度依赖高质量的量子化学数据，且外推能力和物理可解释性仍是挑战。未来研究可探索多尺度量子嵌入理论，将量子计算与经典粗粒化模型相结合，以模拟更大规模的生物分子体系，从而克服当前量子计算机在处理复杂分子系统时的硬件限制，并为解决强关联效应问题提供新的途径。

3.2 基于量子算法的分子动力学模拟优化

量子计算在加速分子动力学模拟中的势能面计算方面展现出巨大潜力，特别是在处理水-二氧化硅表面相互作用或HIV-1蛋白酶水解反应等复杂生化过程时。传统的经典力场难以兼顾计算效率与量子力学精度，尤其对于复杂体系和反应过程而言，存在显著局限性[8]。机器学习通过构建“机器学习势能面”（MLPs），如神经网络势（NNPs）和高斯近似势（GAPs），能够以接近经典力场的计算效率提供量子力学级别的精度，直接从量子化学计算数据中学习势能面，避免了繁琐的参数化过程，并能准确描述键的形成与断裂等复杂相互作用[8]。例如，ANI-1神经网络势已展现出DFT级别的精度，显著降低了计算成本，使得更大、更复杂的体系的分子动力学模拟成为可能[8]。

在分子动力学模拟中，采样效率是制约其捕捉长时程、罕见事件（如蛋白质折叠、分子识别）的关键因素[8]。量子方法能够改进采样技术，以更有效地探索构象空间。机器学习算法可以通过自动识别和学习描述慢过程的集体变量（CVs），避免了手动选择CVs的经验性和局限性[8]。时间滞后自编码器（TLAEs）和变分自编码器（VAEs）能够从原始分子轨迹数据中提取出描述慢动力学过程的低维表示，从而加速自由能景观的探索，使得增强采样技术（如Metadynamics）能够更有效地探索构象空间[8]。此外，机器学习方法，特别是深度学习，能够构建更精确和可解释的马尔可夫状态模型（MSMs），用于描述分子动力学的复杂动力学过程和自由能景观[8]。VAMPnets等深度学习模型可以直接学习分子构象之间的跃迁概率，从而更准确地预测分子动力学和计算自由能[8]。生成模型（如生成对抗网络GANs和流模型Flow-based models）可以学习分子系统的平衡构象分布，并生成新的构象，加速对自由能景观的采样和热力学性质的计算[8]。例如，Boltzmann Generators通过学习可逆映射，将简单的参考分布转换为复杂的分子平衡分布，实现高效的构象采样和自由能计算[8]。

当前研究对量子加速分子动力学模拟的可行性进行了论证，尤其是在混合量子-经典分子动力学模拟（QM/MM方法）的应用中，该方法通过将系统分解为不同区域来优化计算负担[5]。在QM/MM方法中，活性区域由量子理论描述，而环境则由经典力场描述，从而降低了传统分子动力学模拟的计算负担[5]。例如，在非晶态水-二氧化硅界面相互作用的研究中，当硅-氧键断裂过程的簇嵌入到表面基质中时，其能垒从自由簇模型计算的0.7-1.1 eV显著降低到0.4 eV，表明包含量子效应的重要性[5]。对于HIV-1蛋白酶肽水解反应机制，通过混合Car-Parinello/经典分子动力学模拟，使用梯度校正的BLYP密度泛函理论描述活性部位的反应部分，并用AMBER力场描述其余蛋白质、溶剂和抗衡离子，研究发现反应物的取向和柔性对于确定反应的活化能垒至关重要，强调了QM/MM方法处理整个系统以正确理解生化过程的能力[5]。另一项QM/MM研究揭示了水分子在催化环氧化物开环中的重要性，发现该过程遵循两步机制，形成一个由蛋白质活性位点附近水分子氢键稳定（高达30 kcal/mol）的氧阴离子中间体[5]。这些案例表明，混合量子-经典分子动力学模拟能够有效地处理复杂的大分子系统，降低计算负担，并在分子模拟中提供更精确的描述，对于理解生物分子的功能和机制至关重要[5]。

然而，尽管量子计算在分子动力学模拟中具有独特优势，但其在处理大型、复杂生物分子系统时仍存在局限性，例如混合系统仍处于早期阶段，尚未达到实用性[4,5]。现有的知识体系中仍存在空白，例如如何开发更高效的量子采样算法以克服构象空间采样的挑战，并实现量子加速分子动力学模拟的实际应用。未来研究可探索结合量子退火和量子机器学习来优化构象采样路径，从而提升分子动力学模拟的效率。同时，机器学习势能面的构建需要大量的量子化学数据，这本身是一个耗时耗力的过程，并且模型的泛化能力有限，在面对训练数据之外的化学空间时可能表现不佳[8]。此外，长时程动力学模拟中累积误差的问题以及对复杂多体相互作用的准确捕捉仍需进一步研究[8]。

3.3 量子计算在早期药物发现中的应用：从靶点到分子设计

量子计算作为一项颠覆性技术，正逐步革新药物发现的传统范式，特别是在早期药物发现阶段展现出巨大潜力。其应用范围广泛，涵盖了分子建模与模拟、药物-靶点识别、药物设计优化以及量子机器学习增强的虚拟筛选等关键环节[1,4,7]。这些应用不仅旨在解决经典计算方法在处理复杂分子系统时遇到的计算瓶颈，例如生物分子模拟中庞大的构象空间和精确的电子结构计算，更重要的是，它们为药物发现提供了全新的模拟能力，从而显著提升了药物发现的精度和效率[1,5]。

量子计算在药物发现中的核心价值在于其能够提供超越传统计算机辅助药物设计（CADD）的洞察力，并通过物理模拟和对生物数据集的更深层解释，实现对有前景靶点的验证[4]。通过利用叠加和纠缠等量子特性，量子计算机能够直接在量子层面模拟分子相互作用，这对于理解药物分子如何与体内其他分子相互作用至关重要，从而大幅提高研究人员预测化学反应的能力[3]。例如，在药物-靶点相互作用中，量子方法能够从原子层面提升早期筛选的精度，这不仅有助于发现和优化药物候选物，更能够显著缩短后续实验验证的时间和成本，从而降低药物开发的总体开支[1,3]。

具体而言，量子计算能够更全面地描述化合物特性，从而更准确地描绘其潜在相互作用，有助于突破“命中生成”的瓶颈并优化新药特性[4]。这种能力还延伸到药物配方优化和个性化医疗领域，通过计算最有效的分子结构和组合，提高药物疗效并减少不良反应，并处理海量基因组数据以实现个性化治疗方案的开发[2]。量子计算的引入使得药物发现过程得以加速，例如通过快速评估大量化合物的潜在有效性，从而缩短药物发现时间并降低成本[2]。

尽管量子计算在药物发现早期阶段展现出巨大潜力，但现有知识体系中仍存在显著空白。例如，量子计算在药物发现早期阶段的具体应用案例仍相对较少，需要更多的实证研究来验证其有效性和实用性。当前量子算法在处理蛋白质折叠等复杂问题的规模和复杂性方面仍面临限制，尚缺乏直接提及量子计算在这些应用中具体算法的详细案例。此外，量子机器学习在处理大规模、异构数据集时的可伸缩性和泛化能力也需进一步验证。未来的研究应侧重于开发针对特定药物发现任务的量子基准数据集和评估标准，探索更具泛化能力的量子特征编码策略，并持续优化量子算法，以克服当前量子硬件和算法的局限性，从而更充分地发挥量子计算在药物发现与开发中的潜力。

3.3.1 量子方法在蛋白质折叠与结构预测中的应用

蛋白质折叠是生物学领域中的核心挑战，其复杂性源于蛋白质能够形成数量庞大的构象，这被称为莱文萨尔悖论。尽管在自然界中，蛋白质通常能在毫秒级别完成折叠过程，但计算模拟却难以克服其巨大的构象空间 [7]。解决蛋白质折叠问题对于解析蛋白质的三维结构至关重要，进而有助于识别潜在的药物靶点，以及发现小分子或抗体结合的活性位点 [7]。从分子模拟的角度来看，蛋白质折叠可以被视为一个优化问题，即从一个随机初始状态寻找最终稳定的目标结构 [7]。

经典计算方法在处理蛋白质构象空间复杂度方面面临巨大挑战，尤其是在涉及大规模蛋白质或需要高精度非键相互作用计算时 [5]。例如，生物素与链霉亲和素的结合是一个典型的分子识别问题，其强非共价结合的精确机制（解离常数 $K\_a \approx 10^{15} \text{ M}^{-1}$ 和 $10^{13} \text{ M}^{-1}$）至今仍未完全阐明。理解这种结合的热力学机制对于分子设计具有根本性的重要性，并强调了精确计算非键相互作用能的需求。对于此类复杂体系，如生物素分子及其与活性位点残基的相互作用，总计包含379个电子和358个空间轨道，传统量子化学方法已难以胜任，使得量子计算成为进行完整理论分析的唯一可行选择 [5]。

量子计算技术，特别是量子模拟方法，有望为蛋白质折叠这一难题带来突破性进展。IBM量子与东京大学及牛津大学的研究人员在2021年合作，利用量子计算探索小型蛋白质的折叠路径和稳定构象，为该领域提供了初步见解 [1]。此外，基于氨基酸序列的量子方法也在蛋白质折叠方面取得了一定进展，这对于结构药物设计具有重要意义，有助于设计针对特定蛋白质结构和功能的药物，从而为多种疾病提供更有效的治疗方案 [1]。量子退火和变分量子本征求解器（VQE）等量子模拟技术被认为有望彻底改变蛋白质折叠过程，通过探索更广阔的构象空间，提升蛋白质结构预测的精度和效率 [7]。

尽管量子计算在蛋白质折叠和结构预测方面展现出巨大潜力，但现有知识体系仍存在显著空白。当前量子算法在处理蛋白质折叠问题的规模和复杂性方面仍有很大限制，尚未有直接提及量子计算在蛋白质折叠中应用的具体算法（如量子退火、VQE）的详细应用案例 [3]。未来的研究方向可探索将量子优化算法与经典结构预测方法相结合，以实现多尺度的蛋白质折叠模拟，从而克服当前量子硬件和算法的局限性，进一步推动蛋白质结构预测的准确性和效率。

3.3.2 量子机器学习在小分子ADMET性质预测中的应用

小分子药物的吸收、分布、代谢、排泄和毒性（ADMET）性质预测是药物发现过程中的关键环节，因为不良的ADMET特性是导致临床前和早期临床试验失败的主要原因 [7]。量子计算，特别是量子机器学习（QML）和量子化学计算，在提高这些预测的准确性方面展现出显著潜力 [7]。通过考虑量子效应或采用数据驱动方法，量子计算有望实现更精确的分子相互作用和行为预测，从而有效降低后期药物开发中的失败率 [7]。

在具体应用方面，量子-经典混合模型、量子主成分分析（QPCA）和量子支持向量机（QSVM）已显示出增强的预测能力 [7]。QPCA能够用于分析分子结构的关键特征并进行降维，进而减少后续分析的计算负担 [7]。QSVM则在分子性质分类方面表现出优势，例如对分子的毒性、药效和结合亲和力进行有效区分 [7]。这表明QML在处理高维特征和优化预测模型方面具有固有潜力，有助于提高预测准确性。

此外，QML固有的安全保护特性为解决药物分子结构（通常受专利保护）可能面临的数据隐私泄露问题提供了新途径，这对于制药公司具有重要的商业价值 [7]。通过更精确的ADMET性质预测，量子计算有望在早期药物发现阶段显著降低后续实验筛选的成本和时间 [7]。

尽管量子机器学习在药物发现领域，特别是ADMET性质预测中展现出巨大前景，但现有知识体系仍存在空白。例如，量子机器学习在处理大规模、异构的ADMET数据集时，其可伸缩性和泛化能力仍需进一步验证。未来的研究应侧重于开发更具泛化能力的量子特征编码策略，以有效处理不同类型的ADMET数据，并持续探索量子机器学习在分子模拟中的应用潜力，以期在药物发现与开发中发挥更大的作用。

3.3.3 量子算法与药物-靶点相互作用及结合亲和力预测

量子计算在药物发现，特别是药物-靶点相互作用和结合亲和力预测方面，展现出显著潜力，相较于传统分子对接和分子动力学模拟，其优势在于能够更精确地描述电子结构和量子效应 [5,7]。传统方法，如原子建模和分子对接，通常依赖于简化力场，而这些力场参数需要与量子力学计算结果相吻合 [1]。然而，在处理极强非共价结合或共价结合等复杂场景时，传统方法的局限性日益凸显，例如生物素与链霉亲和素的强非共价可逆结合（亲和常数 $K\_a \approx 10^{15} \text{ M}^{-1}$ 和 $10^{13} \text{ M}^{-1}$）以及抗癌药物伊鲁替尼与布鲁顿氏酪氨酸激酶（BTK）的共价结合，这些案例强调了精确计算非键相互作用能的重要性 [5,7]。

量子计算的独特处理能力使其能够更全面地描述化合物特性，从而更准确地描绘其潜在相互作用，有助于突破“命中生成”的瓶颈并优化新药特性 [4]。例如，生物素与亲和素/链霉亲和素结合过程中涉及89个价电子和79个前沿轨道，且仅结合区域内就包含379个电子和358个空间轨道，这种复杂性使得传统量子化学方法难以处理，而量子计算被视为进行完整理论分析的唯一选择 [5]。

量子模拟算法，如量子相估计（QPE）应用于密度泛函理论（DFT）和量子振幅估计（QAE），以及量子机器学习（QML）方法，能够更高效地模拟分子动力学和电子结构，从而精确预测药物与靶点之间的结合亲和力 [7]。随着量子设备的扩展以及变分量子本征求解器（VQE）和量子相估计算法的引入，可以利用精确的从头量子计算处理更大规模的物理系统，显著提升分子对接的精确性 [1]。

混合量子-经典计算框架，特别是混合量子力学-分子力学（QM/MM）方法，在此类问题中具有广阔的应用前景，它们能够结合量子力学的精度和分子力学的计算效率，从而实现更精确的结合亲和力预测和药物设计 [5]。量子机器学习模型，包括量子神经网络（QNNs）和量子支持向量机（QSVM），通过分析大量分子结构和生物活性数据，有望实现前所未有的预测精度，从而更有效地筛选广阔的化学空间并加速有前景的药物候选物的识别 [7]。

尽管量子计算在药物-靶点相互作用预测中展现出巨大潜力，但仍存在现有知识空白。如何设计更高效的量子算法来模拟复杂多分子体系的相互作用并准确预测其结合亲和力仍是重要挑战。未来研究可探索将量子机器学习与变分量子本征求解器（VQE）结合，以进一步优化分子对接和结合能的计算精度，从而从原子层面提升早期药物-靶点筛选的精度，显著缩短后续实验验证的时间和成本 [5,7]。

3.3.4 量子计算赋能从头药物设计

从头（de novo）药物设计旨在无需预设结构模板的情况下，生成具有特定药理学性质的新型药物分子。该领域面临的挑战在于需要探索一个极为广阔的化学空间（估计高达 $10^{60}$ 个分子），传统高通量筛选方法难以全面覆盖这一范围 [7]。量子计算的引入为从头药物设计带来了革命性的新颖性和潜力，尤其体现在其能够探索更广阔的化学空间并发现具有独特作用机制的分子。

量子计算通过提供深层的量子力学精度和更高效的搜索策略，显著提升了从头药物设计的能力。例如，量子计算机在解决强关联体系的电子结构问题上展现出独特优势，能够实现对过渡态和热力学性质的精确模拟，其精度可达全组态相互作用（FCI）级别 [1]。这种高精度计算能力对于从头药物设计中药物候选物的合成路径模拟至关重要，能够显著提高新药开发的效率 [1]。

在分子设计能力方面，量子方法与经典生成模型存在显著差异。生成化学作为计算机辅助药物设计（CADD）的新兴组成部分，尽管利用人工智能、深度学习和机器学习技术已取得进展，但在早期药物发现中仍处于起步阶段，依赖于超算系统 [4]。量子计算的引入有望加速这一领域的发展，特别是通过量子机器学习（QML）的强大表达能力，已在该领域取得了初步成功 [7]。例如，量子生成对抗网络（QGANs）在分子生成方面已超越经典GAN，能够根据现有化学数据集生成具有期望性质的新颖药物样分子，从而更有效地探索化学空间，提出传统方法可能遗漏的创新分子结构 [7]。此外，量子优化技术如量子退火（Quantum Annealing）和量子模拟退火（QSA）在从头药物设计中也发挥着关键作用，通过识别成本函数的全局最小值来优化分子构象，确保药物的最佳稳定性和有效性，从而加速新型先导化合物的发现 [7]。量子计算能够帮助设计全新的材料，例如化学反应催化剂或具有特定所需性质的化合物，这与从头设计新分子的概念相符 [3]。

量子计算在药物发现早期阶段通过从头设计生成具有新颖结构和优异性能的药物分子，从而推动新药研发进程 [6,7]。然而，现有知识体系中仍存在空白，例如如何将量子生成模型与实验验证相结合以加速新型药物分子的发现和优化。未来的研究可以探索结合量子生成对抗网络（QGANs）与基于物理的评估函数，以设计更具化学合理性和生物活性的分子。

3.3.5 量子计算在表位预测与疫苗设计中的潜在应用

表位预测在疫苗设计和免疫治疗中占据核心地位，其目标在于识别病原体表面能够被抗体识别并诱导适应性免疫反应的区域 [7]。量子计算在此领域展现出独特的潜力，尤其体现在其处理复杂分子间相互作用和量子效应的能力上。尽管现有文献尚未深入阐述量子计算在表位预测中的具体技术细节，但已指出表位预测问题可被有效分解为一系列二元分类任务，即判断每个氨基酸是否构成表位 [7]。

经典计算方法，如三维卷积神经网络和几何深度神经网络，已被应用于此类二元分类问题 [7]。然而，这些方法在同时处理复杂的氨基酸序列和三维结构表示方面仍面临挑战。量子计算的独特优势在于其处理高维复杂数据和模拟量子现象的能力，这为克服经典方法在处理分子三维结构和量子效应方面的局限性提供了潜在途径。通过更精确地识别抗原上的关键区域，量子计算有望显著提升疫苗的有效性，并加速个性化免疫治疗的发展 [7]。

尽管量子计算在表位预测领域展现出巨大潜力，但当前研究仍存在明显局限性。现有文献缺乏对量子计算在该领域中具体方法论的详细阐述，且实际应用案例较少，大规模数据集和基准测试的缺失也阻碍了该技术的进一步发展。未来的研究方向应致力于开发结合量子模拟和量子机器学习的混合方法，以实现更精确的表位预测。具体而言，可以探索开发专门针对表位预测的量子机器学习模型，并利用量子化学计算生成高精度的抗原-抗体结合数据，从而为模型的训练和验证提供坚实基础。

3.4 量子计算在生物化学与材料科学领域的跨学科应用

量子计算因其模拟分子和材料原子层面复杂相互作用的独特能力，在生物化学和材料科学领域展现出巨大的跨学科应用潜力，有望解决传统计算方法难以处理的问题 [5,9,10]。

在材料科学领域，量子计算的应用尤为广泛。其核心优势在于能够对分子结构、反应机制和材料性质进行高精度预测，并显著缩短模拟时间 [10]。例如，谷歌与安进（Amgen）合作，利用量子计算机研究哈伯-博世（Haber-Bosch）过程，旨在深入理解氨生产的反应机制，从而开发更高效的催化剂，这对环境和经济均具有重要意义 [1]。此外，量子计算对于研究磁性材料和高温超导体中的复杂电子相互作用具有重要意义 [9]。这些模型关注不同位点上单个电子之间的相互作用，所需的物理量子比特数量相对较少，使得这些工业领域有望率先受益。IBM正利用量子模拟研究用于电子和储能应用的新材料，通过从原子层面理解和预测材料特性，推动高温超导体和更具弹性的电子产品等创新 [3]。大众汽车与Google合作探索量子算法，以模拟分子结构和储能材料化合物，目标是优化电动汽车电池的性能和成本效益 [3]。戴姆勒公司与IBM合作研究锂硫电池的设计，该电池有望超越当前锂离子电池的能量密度和可持续性指标 [3]。

在生物化学领域，量子计算为解决传统方法难以处理的复杂问题提供了新的途径。具体应用场景包括：

1. 含过渡金属离子酶的模拟：许多酶的活性中心含有过渡金属配合物，如光系统I和II的铁-硫和锰-氧化物簇，这些系统通常表现出强关联效应 [5]。例如，组蛋白脱甲基酶涉及铁离子在多种电荷态和自旋态之间的转换，以及氧的三种自旋态，且包含至少九个催化步骤。仅考虑直接接触的催化氨基酸残基、氧以及三甲基化赖氨酸底物和催化铁离子，就需要处理151个电子和121个空间轨道以实现精确的电子结构和能量计算。这类系统因涉及过渡金属离子和反应自由基，对经典计算机而言计算负担极大 [5]。
2. 核酸配对机制的解析：端粒酶的研究对于理解干细胞维持、衰老和癌症具有重要意义。端粒酶通过其催化亚基TERT补充端粒。核苷酸的配对和反应过程性使得量子计算在分子识别方面具有巨大的潜在影响，例如在理解其活性中心的催化作用，特别是核苷酸碱基保真度在延伸过程中的机制 [5]。
3. 蛋白质-小分子相互作用的精确计算：例如，生物素与链霉亲和素之间强非共价结合的自由能接近准化学键水平（约-20 Kcal/mol），涉及范德华力、静电力、氢键和π电子极化力。要精确计算这些非键相互作用能，量子计算是唯一选择，因为活性部分涉及大量电子和空间轨道，经典方法难以处理 [5]。 此外，IBM量子与东京大学及牛津大学的研究人员合作，利用量子计算研究蛋白质折叠问题，为小型蛋白质的折叠路径和稳定构象提供了见解，这有助于设计针对特定蛋白质结构和功能的药物，从而可能为各种疾病提供更有效的治疗方案 [1]。

量子嵌入理论（Quantum Embedding Theory）在处理含有d和f电子的过渡金属复合物，以及上述复杂生物化学系统中的电子结构问题方面，具有不可替代的重要性 [5]。它能够将复杂的大体系划分为量子可处理的活性区域和经典描述的环境区域，从而在计算效率和精度之间取得平衡。机器学习方法在生物大分子和材料科学的跨学科应用中也展现出显著优势，通过克服传统模拟方法的计算瓶颈和精度限制，辅助蛋白质折叠与动力学研究、势能面构建，以及新材料设计与性质预测等 [8]。尽管机器学习在这些领域展现出强大潜力，但数据稀疏性、模型的泛化能力和可解释性仍是挑战。

尽管量子计算在生物化学和材料科学领域展现出巨大潜力，现有知识体系中仍存在空白。如何将量子计算的优势扩展到更广泛的生物化学和材料科学问题，特别是涉及多尺度和多物理场耦合的问题，是亟待解决的挑战。未来研究应探索开发多尺度量子嵌入理论，以有效处理从原子到宏观尺度的复杂材料和生物系统，实现对这些系统更全面、更精确的模拟与理解。

4. 量子计算在分子模拟中的挑战、机遇与未来战略

量子计算在分子模拟的早期应用中展现出巨大潜力，但其广泛部署和实现仍面临显著挑战。这些挑战不仅涵盖量子硬件固有的局限性，还包括软件生态系统的发展不足、算法优化空间以及理论前沿的探索需求。本章将批判性地分析这些挑战的根本原因，评估其对分子模拟性能和实际应用的影响，并综合各个子领域提出的应对策略。通过深入探讨技术创新、算法优化、跨学科协作以及伦理考量，本章旨在为读者提供全面的挑战视角，并展望克服这些障碍的未来机遇，强调跨学科解决方案的重要性。本节作为引言，将为后续子章节的详细讨论提供宏观背景和引导。

4.1 量子硬件瓶颈与软件生态挑战

量子计算在分子模拟早期应用中展现出巨大潜力，但其广泛部署面临显著的技术挑战，主要集中在量子硬件的固有局限性及软件生态系统的不足[5]。

量子硬件局限性

当前量子计算机，特别是噪声中等尺度量子（NISQ）设备，受限于量子噪声、有限的量子比特数量和短暂的相干时间[1,5,7]。量子噪声的根本原因在于量子系统与环境的耦合导致退相干，这极大地降低了计算的保真度[3]。这种敏感性使得量子计算机在没有量子误差校正（QEC）的情况下难以进行任何有用的计算，表明当前设备的噪声和不稳定性是其主要瓶颈[9]。

此外，当前量子硬件的量子比特数量有限，难以有效解决复杂的计算问题，且其运行需要超低温和先进的低温系统等高度专业化的条件，进一步复杂化了可扩展性[3]。模拟大型分子系统，特别是如药物发现中常见的复杂生物分子，通常需要数千甚至数百万个量子比特才能实现精确计算[1,7]。然而，实现如此大规模的量子计算机仍是重大挑战，预计还需要10到20年的时间才能实现容错量子计算（FTQC）所需的大规模、通用型量子计算机[7]。

量子计算机无法直接检索波函数，而是需要通过多次测量来获取统计信息，这增加了计算的复杂度和时间开销[1,5,7]。量子误差校正技术对于实现可靠计算至关重要，但其实现极其复杂且需要巨大的物理量子比特开销。例如，每个逻辑量子比特可能需要数千个物理量子比特，这进一步加剧了可扩展性问题[1,5,7]。虽然现有QEC方案（如表面码、LDPC码）在平衡纠错能力与资源开销方面取得进展，但对更高效的QEC码和拓扑技术的需求日益迫切，以克服这一挑战并提升分子模拟的精度和可靠性[5,7]。

软件生态挑战

在软件生态方面，量子计算同样面临诸多挑战。当前缺乏成熟、统一且高效的量子编程框架和编译器，这限制了量子应用的开发和普及[5,7]。将量子算法与经典计算系统集成是一个复杂问题，涉及数据传输、通信和同步等挑战，亟需开发高效的混合算法和软件架构[1,7]。尽管VQE等算法在NISQ时代显示出潜力，但现有量子算法在处理实际分子系统时仍存在局限性，需要持续开发新的、更高效的量子算法和混合量子-经典算法[5]。Riverlane的Discover团队专注于编写量子算法以支持应用，但这需要“量子计算堆栈”的全面改进，涵盖从量子比特层到量子误差校正层再到应用层[9]。

量子计算机的高成本和可访问性也是重要问题。尽管BlueQubit等量子计算软件平台通过量子云计算民主化了量子资源的访问，使用户无需巨额资本支出即可利用量子计算能力[3]，但普及化仍需技术进步来降低整体成本和提高可及性。目前，基于云计算的量子机器学习求解器已经可用，其中包括专有、商业化以及免费开源服务[6]。

应对策略与未来方向

为克服上述瓶颈，研究人员正积极探索多种策略。在硬件方面，开发更具鲁棒性和可伸缩性的量子硬件至关重要，包括延长相干时间和提升量子比特数量。在软件方面，需要开发更高效的量子编程工具链，包括物理启发式模型、主动学习、混合量子-经典算法以及误差缓解技术，以降低量子计算的门槛[9]。面向NISQ设备的误差消减与缓解技术，例如零噪声外推（ZNE）和消偏（Debiasing），有望提升当前硬件的实用性。未来研究还需专注于用户友好的软件工具和平台的开发，以及量子计算与人工智能、高通量实验等新兴技术的整合，以充分发挥量子算法在分子模拟中的潜力，从而推动药物发现等领域的创新发展[5,10]。

4.2 量子算法与理论前沿：优化与创新

当前，量子算法在分子模拟领域展现出巨大潜力，但其在处理实际大分子系统时面临显著的计算瓶颈 [7]。具体而言，近期量子计算（NISQ）设备上的算法受限于噪声和不稳定性，而容错量子算法则对资源有巨大的需求，这限制了其在当前阶段的广泛应用 [7]。

为了缓解这些挑战，新算法的提出和混合量子-经典算法的优化变得至关重要 [7]。变分量子本征求解器（VQE）作为NISQ时代最具前景的算法之一，其优势在于能够利用低深度电路进行状态准备和测量，并已发展出多种扩展和泛化版本以确定激发态，同时保持其低深度特性，这对于NISQ系统至关重要 [5]。然而，VQE算法仍需进行有效的误差/噪声缓解策略。相比之下，量子相估计算法（QPE）被视为量子化学的“黄金标准”，能够以小系统误差计算基态能量，但其较高的资源需求使其更适用于未来的容错量子计算机 [5]。

混合量子-经典算法是当前有效利用量子计算能力的途径之一，其核心思想是将计算密集型部分分配给量子计算机，而其余部分由经典计算机处理 [5]。这种方法有助于解决经典计算在处理强关联系统时面临的“符号问题” [5]。量子嵌入理论在此类混合算法中显示出独特优势，它通过将强关联子空间嵌入到单电子空间中，并结合如动力学平均场理论（DMFT）等方法，为处理强关联电子系统提供了新的解决方案 [5,7]。尤其是在经典计算无法有效解决符号问题时，量子计算机有望取代传统的杂质求解器，如连续时间量子蒙特卡洛（CT-QMC）方法 [5]。量子嵌入理论的应用前景广阔，特别是在生物化学和材料科学中，有望推动在磁性材料和高温超导体等领域的早期突破 [5,9]。

理论发展为算法优化和新应用探索提供了坚实基础 [7]。计算复杂度理论、量子信息理论和算法信息理论等研究范式，对于指导算法设计、性能评估和新应用探索至关重要 [7,10]。这些理论不仅有助于识别现有算法的局限性，还能指导开发能够充分利用量子优势的新型量子算法，以处理更大规模、更复杂的分子系统 [7]。例如，通过关注材料中不同位点上单个电子之间的相互作用，可以减少所需的物理量子比特数量，从而在当前硬件限制下加速有用应用的实现 [9]。

尽管量子计算在分子模拟方面具有独特优势，但现有知识体系中仍存在显著空白。例如，如何在理论上严谨证明特定量子算法相对于经典算法的优势，以及如何开发能够有效利用量子计算独特能力（如叠加和纠缠）的全新算法范式，仍是亟待解决的问题 [1]。未来的研究应侧重于开发更高效的量子纠错（QEC）码以降低物理量子比特的巨大开销，设计自适应的变分量子电路（Ansatz）以优化算法性能和减少对硬件资源的需求，以及实现动态电路重构以适应不断变化的计算需求和硬件特性 [7]。此外，未来可能需要直接在量子计算机上解决多带晶格问题，而非局限于杂质问题方法，以提升普适性，更好地适用于非周期性的大分子系统 [5]。这些进展将有助于弥合NISQ设备与未来容错量子计算机之间的差距，从而使量子计算在药物发现和生物科学等领域发挥更重要的作用 [5,7]。

4.3 量子机器学习在分子模拟中的深度融合与应用

量子机器学习（QML）正深刻重塑分子模拟的研究范式，特别是在数据处理、模式识别和模型构建等关键环节展现出超越经典方法的潜力。其核心优势在于利用量子比特的叠加与纠缠特性，实现对大规模复杂数据集的并行处理，显著提升智能算法的预测准确性和效率[3]。

在分子性质预测和化合物分类方面，监督式QML算法，例如量子神经网络（QNNs）和量子支持向量机（QSVM），已显示出优越性能[7]。QSVM能够加速大型数据集的分类任务，在高维分子数据处理中展现出更高效识别复杂模式的能力，例如在药物活性预测和化合物分类中实现精度提升[6,7]。量子神经网络通过利用量子干涉优化训练过程，有望缩短寻找最优参数所需的迭代次数，从而提高训练效率[6]。

经典机器学习（ML）在分子模拟中通过加速势能面计算、优化分子动力学采样和构建动力学模型等方面发挥重要作用[8]。例如，机器学习势能面（MLPs）能够以接近经典力场的速度实现量子力学级别的精度，而时间滞后自编码器（TLAEs）和变分自编码器（VAEs）则可用于自动发现描述系统慢动力学的低维变量，进而加速自由能景观的采样[8]。QML在这些应用中与经典ML形成协同效应，通过量子增强机器学习（Quantum-enhanced Machine Learning）进一步提升药物-靶点相互作用、生物标志物识别和患者分层的预测准确性[1]。量子计算机能够利用经典机器学习来优化硬件操作和控制系统，同时，量子机器学习算法也能够执行和解决传统机器学习中的复杂问题，例如优化问题、分类任务和降维等[6]。

无监督式QML算法，如量子生成对抗网络（QGANs）和量子主成分分析（QPCA），则在分子模拟中发挥着独特的创新作用。QGANs通过学习现有化学数据集的分布，能够生成具有期望性质的新颖药物分子，从而比经典模型更有效地探索广阔的化学空间，加速潜在药物候选物的识别[6,7]。QPCA则被应用于高效降维，以改善特征选择，从而优化数据的可视化和分析，这对于理解高维分子数据至关重要[6]。此外，量子玻尔兹曼机（QBMs）可用于发现复杂模式和关联，而量子强化学习（QRL）和量子拓扑数据分析（QTDA）则在优化药物开发流程和分析分子结构拓扑特征方面展现出潜力[7]。

QML通过与物理建模方法结合，能够以更大规模、更快速地测试治疗靶点和药物模式，显著提升药物开发的效率和成本效益[4]。这种融合不仅克服了单一技术的局限性，还为药物发现和临床试验带来了革命性变革，例如在药物设计中分类药物功效、预测毒性、评估临床试验地点可行性以及预测患者反应，并在临床试验中优化药物结合亲和力、选择最佳试验地点和患者匹配[7]。

值得注意的是，量子联邦学习框架为保护敏感临床数据隐私提供了独特优势。该框架允许在不共享私有数据的情况下协作训练共享模型，并通过利用量子力学的内在随机性提供额外的隐私保护，从而有效解决数据隐私和安全性问题[7]。

尽管量子机器学习在分子模拟中展现出巨大潜力，当前知识体系中仍存在一些挑战和空白。例如，如何构建更具泛化能力和鲁棒性的量子机器学习模型，以及如何有效利用量子数据增强技术来提升模型性能，是未来研究需要解决的关键问题。此外，高质量的训练数据获取成本高昂且面临泛化能力不足的挑战，模型的“黑箱”特性也限制了对预测结果的物理解释[8]。未来的研究方向可深入探讨量子机器学习与量子算法的具体协同机制，例如如何通过量子机器学习模型来优化量子算法中的参数，或者加速量子化学计算中的势能面采样。将量子机器学习模型与光谱数据结合，有望加速分子识别，进一步拓展其在分子模拟中的应用潜力。

4.4 突破性前沿：量子分子模拟的未来研究战略与方向

量子计算在分子模拟领域展现出巨大的潜力，其未来研究战略与方向将围绕硬件能力提升、算法创新、跨学科融合以及生态系统建设等多个维度展开。当前，量子计算机被认为是唯一能够以所需精度模拟分子和材料的机器，这对于新药开发、新型燃料以及其他材料的发现至关重要 [9]。然而，量子计算技术仍处于早期阶段，面临诸多技术挑战 [2,3]。

1. 硬件与软件协同优化

未来研究的一个核心方向是开发容错量子计算机（FTQC），以突破当前瓶颈，特别是在提高量子比特数量、质量和纠错能力方面 [1,2,4,5,7]。这包括探索新的超导材料或冷却技术，以将超导量子比特的退相干时间延长至毫秒级 [4]。尽管实现完全容错的量子计算机仍是长期目标 [5,7]，但其将超越单点能量计算，实现更全面的热力学性质模拟，如结合亲和力和反应速率预测，这对药物设计至关重要 [7]。

针对分子模拟的特定需求，未来需要开发领域定制化的量子硬件架构和软件栈，实现硬件-软件协同设计。例如，为变分量子特征求解器（VQE）算法设计更高效的门操作序列和连接性强的量子比特拓扑结构，以及为特定制药应用设计量子硬件架构 [1,7]。同时，开发用户友好型的软件工具和平台，降低研究人员的使用门槛，是促进量子计算在分子模拟领域应用的关键 [5,7]。

2. 混合量子-经典算法的优化与创新

鉴于全尺寸容错量子计算机在短期内不可行，未来研究应重点开发和优化混合量子-经典算法。研究如何将经典计算中的密度泛函理论（DFT）或分子力学（MM）与量子算法相结合，实现更高效的QM/MM混合模拟至关重要。特别是在处理酶催化反应或大分子构象采样等复杂问题时，量子部分可用于高精度地处理活性位点，而经典部分则处理周围环境 [5]。例如，在DFT+DMFT框架中，量子计算机可以作为杂质求解器，直接测量格林函数并提取自能，从而与经典DFT部分无缝衔接 [5]。

针对药物-靶点结合亲和力预测，建议探索结合量子机器学习与变分量子特征求解器（VQE）的混合方法，以优化分子对接和结合能计算，而非仅仅依赖于传统的量子化学计算。同时，建议设计新的量子神经网络架构，用于学习和预测分子间的相互作用势能面，从而加速分子动力学模拟。

3. 多尺度量子嵌入理论与QML融合

发展多尺度量子嵌入理论是处理更复杂生物分子系统的关键方向。需要探索发展更精细、多层次的量子嵌入方法，将不同精度的量子模型与量子计算相结合，并开发能够有效处理多个强关联活性中心相互作用的量子嵌入算法，以模拟更真实、更复杂的生物大分子体系 [5]。这需要量子化学、凝聚态物理和量子信息科学的交叉合作，并进一步探讨如何结合机器学习来自动优化嵌入区域的选择和接口参数，以应对更复杂的生物分子环境 [5]。

同时，结合量子机器学习（QML）与量子嵌入理论，优化参数选择与信息交换也是重要研究方向。探索如何将QML算法集成到量子嵌入框架中，利用QML预测或优化量子嵌入理论中的参数，或设计基于QML的信息交换协议，实现更高效、更准确的自洽迭代过程。例如，可以利用量子神经网络（QNNs）学习嵌入理论中的密度泛函近似或势能面，从而实现更高效、更准确的自洽迭代过程，强调机器学习专家与量子化学家的紧密协作 [5]。

4. 量子计算在特定问题和非玻恩-奥本海默效应中的应用

探索量子计算在非玻恩-奥本海默效应（Born-Oppenheimer effect）和激发态动力学中的应用是未来的重要方向。具体探索在当前及未来NISQ（含噪声中等规模量子）硬件上，如何设计和实现能够有效处理核运动、激发态动力学以及非绝热过程的量子算法，例如开发针对激子动力学或能量转移过程的量子模拟方案。可以具体提到，例如开发基于量子模拟的非绝热耦合计算方法，或利用量子算法模拟光合作用中的能量转移过程 [5]。

此外，开发针对生化特定复杂问题的定制化量子算法也至关重要。针对具体生化难题（如组蛋白脱甲基酶、端粒酶、生物素-链霉亲和素结合），开发专门定制的量子算法，例如结合变分量子算法和特定轨道激活空间的量子化学算法，或探索基于量子优化的结合亲和力预测算法 [5]。例如，针对酶催化反应中的过渡态搜索，开发结合量子退火和VQE的混合优化算法；或针对特定疾病靶点（如G蛋白偶联受体，GPCRs）的构象采样，设计新的量子启发式分子动力学模拟方法 [5]。

5. 数据与实验融合、生态系统建设

为量子机器学习在药物设计中的应用提供高质量、标准化的量子化学和生物分子相互作用数据集至关重要。未来研究应侧重于开发工具和方法，生成包含量子力学计算结果和实验数据的数据库，以训练和验证量子机器学习模型，从而加速药物性质预测和分子筛选。

探索将量子计算与先进的实验技术（如冷冻电镜 cryo-EM、X射线晶体学、光谱学等）相结合，实现数据驱动的量子模拟。例如，利用实验数据引导量子模拟的构象采样，或利用量子计算解释复杂的实验光谱。

构建量子计算生态系统与全球协作网络是推动该领域发展的关键。鼓励欠发达地区的研究机构与国际云端量子计算平台合作，降低硬件成本 [10]。呼吁政策制定者制定国家级量子技术发展战略，设立专项研发基金，并在高等教育中引入量子信息科学课程，培养人才 [10]。推动量子算法在特定工业领域的本土化应用，并建立区域性量子计算研究网络，促进资源共享和协同创新 [10]。强调构建全球量子计算协作网络，促进国际间的技术交流和人才培养，以共同应对全球性的分子模拟挑战。

6. 跨学科合作与伦理考量

将量子计算与人工智能和大数据分析相结合，有望加速药物发现过程，特别是处理海量基因组数据以推动定制化治疗方案和药物开发方面 [1,4,6,7]。量子计算将机器学习和数据分析提升到新水平，并在自然语言处理（NLP）中加速复杂数据处理和提高人工智能模型准确性 [3]。同时，持续对量子算法进行基准测试以明确其影响力，并在药物发现的特定计算密集型任务中量化量子算法的潜在优势，例如分子对接、虚拟筛选和基于结构的药物设计至关重要 [1,5,7]。

在未来展望中，还需要加入对量子计算在药物发现和分子模拟中可能带来的伦理考量（如数据安全、算法偏见、公平性等）以及更广泛的社会影响的讨论，并提出相应的应对策略。

5. 结论

量子计算在分子模拟领域展现出显著的变革潜力，尤其在处理复杂电子关联和大规模生化系统方面，其独特价值在于能够超越经典计算的局限性，实现更高精度和效率的分子模拟 [2,5,9]。通过量子退火和变分量子本征求解器（VQE）等算法，量子计算能够实现对分子结构、反应机制和材料性质的更精确预测，并显著缩短模拟时间 [10]。在药物发现和设计领域，量子计算能够加速药物发现过程，提高分子模拟的准确性，从而更精确地预测药物与靶点分子的相互作用、结合亲和力及药物效能 [1,2]。量子机器学习算法的引入，例如QCC方法，能够捕捉更完整的电子关联，提高了分子性质预测精度，这对于经典方法难以处理的大分子系统尤为重要 [7]。量子计算与传统高性能计算系统的集成，通过精确的物理模拟、数据驱动的机器学习和生成建模，进一步增强了早期药物发现过程 [4]。

尽管量子计算在分子模拟中取得了诸多成就，但其全面应用仍面临显著挑战。当前的主要限制包括噪声中等规模量子（NISQ）设备的硬件局限性，如量子比特数量有限、相干时间短以及量子噪声导致的计算保真度受损 [3,5]。此外，量子误差校正（QEC）技术需要巨大的物理量子比特开销，且成熟的量子编程框架和编译器等软件生态系统尚不完善 [5,9]。在算法层面，虽然量子模拟和量子机器学习取得了显著进展，但仍需克服数据稀疏性、模型泛化能力和可解释性等挑战，以实现更深远的影响 [8]。

展望未来，量子计算在分子模拟领域的发展应聚焦于以下几个关键方向。首先，持续优化混合量子-经典算法和量子嵌入理论至关重要，这些框架能够有效将计算密集型或强关联部分交给量子计算机处理，而其他部分由经典计算机处理，从而在不要求量子计算机处理整个系统的情况下实现高精度模拟 [5]。其次，硬件规模的扩展、相干时间的延长和鲁棒纠错技术的发展是实现容错量子计算机的长期目标 [5,9]。第三，开发更高效的量子算法和用户友好的软件工具，以及构建行业标准基准和评估体系，将有助于明确量子计算的真正影响力并指导未来研究方向 [5]。此外，跨学科合作至关重要，特别是量子计算与人工智能（AI）、高通量实验等新兴技术的整合，将进一步加速该领域的发展 [5]。例如，量子联邦学习框架能够利用量子力学的内在随机性和非局部量子关联，为多方协作学习提供信息论或无条件安全保障，增强数据隐私和安全性 [7]。最后，政策制定者在推动量子计算技术的研究与开发及其在材料科学中的应用方面将发挥关键作用，提供强大的量子计算基础设施支持，以期对科学和工业产生深远影响 [10]。随着这些挑战的逐步克服，量子计算有望彻底改变计算化学和生物学的面貌，加速新颖有效药物的发现，缩短药物上市时间并降低成本，最终造福公众健康 [1,4,7]。

References

[1] QUANTUM COMPUTING IN NEW DRUG DISCOVERY: A COMPREHENSIVE REVIEW https://ijbpas.com/pdf/2025/January/MS\_IJBPAS\_2025\_8521.pdf

[2] Quantum Computing in Drug Design: Enhancing Precision and Efficiency in Pharmaceutical Development | Sage Science Review of Applied Machine Learning https://journals.sagescience.org/index.php/ssraml/article/view/120

[3] 5 Exciting Quantum Computing Applications (with Examples) - BlueQubit https://www.bluequbit.io/quantum-computing-applications

[4] The convergence of quantum computing and early drug discovery - Kvantify https://www.kvantify.com/inspiration/the-convergence-of-quantum-computing-and-early-drug-discovery

[5] Application of Quantum Computing to Biochemical Systems: A Look to the Future - PMC https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7732423/

[6] Top Applications Of Quantum Computing for Machine Learning https://www.quera.com/blog-posts/applications-of-quantum-computing-for-machine-learning

[7] Quantum-machine-assisted Drug Discovery: Survey and Perspective - arXiv https://arxiv.org/html/2408.13479v2

[8] Machine Learning for Molecular Simulation | Annual Reviews https://www.annualreviews.org/doi/10.1146/annurev-physchem-042018-052331

[9] Modelling molecules: How quantum computers simulate at the atomic level - Riverlane https://www.riverlane.com/blog/modelling-molecules-how-quantum-computers-simulate-at-the-atomic-level

[10] Influence of Quantum Computing Algorithms on Molecular Simulations in Material Science in Pakistan - AJPO Journals https://ajpojournals.org/journals/index.php/EJPS/article/view/2326