量子计算用于探索癌症个性化治疗

光子盒研究院出品

最新一期的《自然·生物科技》杂志报道了德国国家癌症中心(DKFZ)正在利用量子计算探索癌症个性化治疗[1]。

今年夏天，欧洲第一台商用量子计算机IBM Q System One(27量子比特)在IBM德国总部埃宁根亮相，由IBM和德国多学科应用研究组织弗劳恩霍夫协会共同运营。

弗劳恩霍夫协会正在向希望测试量子计算机实际应用(包括生命科学领域)想法的研究人员提供量子计算机。德国国家癌症中心(DKFZ)的研究人员将率先测试这台设备的潜力。

位于德国埃宁根的IBM Q System One

生物医学中最有前途的应用是计算化学，研究人员长期以来一直在利用量子方法。但弗劳恩霍夫协会希望激发更广泛的生命科学家群体的兴趣，例如癌症研究人员。“这是一个未知的领域，”德国癌症研究中心(DKFZ)转化免疫治疗部门负责人、德国国家肿瘤疾病中心高级医师Niels Halama博士说。Halama正与物理学家和计算机科学家团队合作，计划开发和测试可能有助于对癌症患者进行分层的算法，并从异构数据集中为特定治疗选择小的亚组。

癌症患者的病历通常可以包含多达100 TB的个人数据，通常是非常异构的数据，包括血液和肿瘤值、个人指标、测序和治疗数据等。到目前为止，由于缺乏适当的处理机制，实际上不可能有效地利用这些丰富的信息。因此，对于许多癌症而言，使用未来承诺的个性化治疗方法的可能性仍然纯粹是理论上的，患者仍在接受标准治疗。

但是，Halama表示，经典计算没有足够的能力在例如肿瘤学产生的庞大而复杂的数据集中找到非常小的组。完成此类任务所需的时间可能会持续数周——时间太长导致无法在临床环境中使用，而且成本也太高。此外，由于芯片小型化的基本限制，经典计算机性能的稳步提升正在放缓。量子计算虽然仍处于起步阶段，但可能会为这个问题提供解决方案。

Halama说：“我们希望探索如何借助量子计算机系统地处理和使用这些异构数据，以便为免疫治疗效果不佳的患者确定新的、更有针对性的选择。最终，我们需要了解哪位患者可以从哪种治疗中受益，以及如何受益。”

对肿瘤基因组进行测序会产生大量数据，这些数据有可能在未来用量子计算机进行评估。

尽管目前获取量子硬件的途径有限，但是探索潜在应用的科学家一直在模拟器上测试他们的量子算法，模拟器是被编程为模拟量子处理的经典高性能计算机。

目前许多人正在转向量子计算，看看它是否可以帮助解决原子或分子尺度的问题，例如预测蛋白质折叠的大小，解决酶化学问题，如固氮酶如何催化固氮，识别DNA分子中的转录因子结合位点并执行DNA从头组装。

根据Halama的说法，在一台量子模拟器上工作和在一台真正的量子计算机上工作(比如德国的IBM Q System One)有着巨大的区别。只有通过后者，你才能看到事物在某种复杂程度下有多稳定，隐患在哪里，什么是可能的。

弗劳恩霍夫协会研究部主任Raoul Klingner教授表示:“量子计算在癌症个性化治疗等复杂而重要的领域的应用，凸显了量子计算为医学和许多其他行业带来的潜力。”

量子计算最有前途的应用是在计算化学中，药物化学家现在通常应用量子力学来描述感兴趣的分子及其反应。量子计算机在理论上可以比经典计算机更准确地模拟分子动力学。

总部位于德国美因茨的勃林格殷格翰首席技术官Clemens Utschig-Utschig表示，大多数主要制药公司都在研究量子计算在药物设计中的可能性。今年1月，勃林格殷格翰宣布与谷歌建立合作伙伴关系，为这种方法开发量子算法。

该公司计算化学负责人Christopher Tautermann说：“我认为这种方法将在未来几年取得成果，我们赌的是未来。”

目前尚不清楚量子计算能否以及如何在分析基因组学研究人员和神经科学家生成的庞大和多样的数据集方面发挥作用。量子计算机目前还不允许输入大型数据集。

为了研究量子计算是否能够快速可靠地识别大型复杂数据集(从基因组学到组织学)中可能对相同疗法有反应的小亚组患者，Hamala正在尝试两种不同的方法。

其中一个涉及一种用于量子处理的机器学习算法，该算法可能需要的训练数据集比传统计算更小。这种方法为癌症基因组图谱中的人类肿瘤数据带来了希望。另一个涉及基于不同数学设计全新类型的算法——量子计算处理得很好的拓扑代数——筛选数据并找出隐藏在其中的有趣部分。

Halama强调说：“无法保证量子系统会提供我们想要的解决方案，但有迹象表明值得跟进。”

对于Halama来说，使用量子计算机时有三个重要标准：数据保护、速度和灵活性。他说，科学家目前仍在研究测试数据，但当未来使用真实的患者数据时，根据弗劳恩霍夫与IBM的协议，所有研究项目和用户数据都留在德国，IBM Q System One按照德国严格的数据保护法运行。

计算速度是另一个关键标准，因为对于癌症患者，每天都很重要，需要快速做出决定。计算速度可以使量子计算在未来优于传统计算。由于量子处理器可以并行处理数据，而不是顺序处理数据，因此有潜力在普通计算机所需时间的一小部分内分析大量数据。

Halama认为，弗劳恩霍夫能力网络量子计算向其合作伙伴提供的灵活的月票模式也是一个重要因素。他表示:“作为一家学术机构，它让我们能够在需要时灵活使用该系统，而无需在很长一段时间内投入巨额资金。“此外，弗劳恩霍夫是我们重要的科学合作伙伴，我们的合作使我们能够为患者的利益弥合理论研究和应用研究之间的差距。”

英国牛津大学的计算生物学家Charlotte Deane表示，量子计算无法解决生命科学家希望解决的所有问题。“它将为我们加快有限数量的任务，我们现在需要正确识别这些任务。”

她预测，在十年左右的时间里，“量子计算将成为像我这样的人的有用工具。”

参考链接：

[1]https://www.nature.com/articles/s41587-021-01116-x

[2]https://www.fraunhofer.de/en/press/research-news/2021/august-2021/personalizing-cancer-treatment-with-quantum-computing.html

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