随着精确医疗的纵深化发展，量子算法正在成为医疗界的下一件大事，有望赋能从诊断、治疗优化到个性化医疗方案等方面的一系列领域。

利用量子算法推进诊断

准确的诊断是有效医疗的基础。当前的诊断方法已经高度发达，但在处理通过基因组测序、成像以及生物标志物所产生的大量特定患者数据时，仍面临诸多局限。HHL算法和Grover算法等量子算法正在成为这一领域的变革性因素。

HHL算法为求解线性方程组提供了指数级的加速，而线性方程组在分析复杂生物数据集时十分常见。例如，它能够通过分析大规模基因组数据来加速疾病标志物的识别，实现对与特定病症相关模式的快速检测。同样地，Grover算法可以提高数据库搜索的效率，使得精准定位罕见基因突变或以前所未有的精度分析医学图像成为可能。

利用量子优化实现更智能的治疗方案

精准医疗依赖于为每位患者确定最有效的治疗方法，这需要解决涉及多个变量的复杂优化问题，比如药物组合、用药剂量以及治疗计划安排等——量子计算尤其适合处理优化问题。

量子退火算法能够比经典算法更高效地探索庞大的解空间，有助于优化治疗路径。例如，在癌症治疗中，找到药物与放射剂量的最佳组合往往需要评估数百万种潜在策略。量子系统能够在很短的时间内识别出最具潜力的解决方案，减少当前治疗方案规划中普遍存在的反复试错的做法。

此外，变分量子算法通过依据实时反馈动态调整参数，进一步强化了这一过程。这些算法能够模拟分子间相互作用，帮助研究人员预测特定药物将如何与患者独特的基因图谱相互作用，既能加速药物研发进程，又能确保药物具有更高的疗效且副作用更少。

个性化药物研发

药物研发的过程往往漫长且成本高昂，通常需要耗费十余年时间才能将一种新的治疗方法推向市场。不过，量子算法有望改变这一局面，它能让科学家以极高的精度和规模来模拟分子间的相互作用。

其中一种名为量子相位估计（QPE）的算法，在对量子系统进行建模方面尤为有效。这种能力使得研究人员能够深入了解药物与它们的靶蛋白之间复杂的相互作用，对于治疗特定疾病至关重要。通过预测药物分子与蛋白质的结合方式，量子相位可能有助于确定最具潜力的候选药物进行进一步研发，大幅减少大量物理实验的需求，进而节省时间和资金。

除提高药物研发效率之外，量子模拟还为更个性化的医疗开辟了道路。通过考虑患者独特的基因图谱，这些先进的模拟技术能够为现有药物的改良提出建议，甚至启发研发人员创造出全新的化合物，使其能发挥出最大疗效，让治疗方案更好地契合个体患者的需求。

精准医疗中量子增强的机器学习

机器学习（ML）可从复杂数据集中提取可付诸实践的见解，在实现治疗个性化方面发挥着关键作用。量子机器学习（QML）结合了量子计算和机器学习的优势，以应对这些大规模数据集带来的计算难题。处于该领域发展前沿的，是量子支持向量机（QSVMs）和量子神经网络（QNNs）。

量子支持向量机在对患者数据进行分类方面能实现指数级的改进，例如区分一种疾病的不同亚型。举例来说，它们能够分析基因表达谱中的细微差异，帮助肿瘤学家识别出特定的癌症亚型，以便开展针对性治疗。另一方面，量子神经网络擅长模式识别任务，尤其在预测患者对各种治疗的反应方面表现突出。通过利用量子纠缠和叠加原理，量子神经网络能够比经典算法更有效地处理多维数据。这种能力对于构建考虑基因、生活方式以及环境因素的预测模型以推荐高度个性化的治疗方案而言至关重要。

图：使用资格标准在临床试验中执行队列识别任务的量子机器学习（QML）应用程序

来源：克利夫兰诊所

量子机器学习的另一项重大贡献在于，它具备加速特征选择的能力。在医学数据集中，识别最相关的特征（比如特定基因或生物标志物）可能会耗费大量计算资源。量子算法简化了这一过程，能够实现更快、更准确的模型开发。这种效率在加快研究速度的同时，还提升了发现契合个体患者需求的新型治疗途径的可能性。

随着研究人员持续探索量子计算与精准医疗的交叉领域，量子机器学习改变我们开展药物研发以及实现治疗个性化方式的潜力愈发明显。通过利用量子技术的力量，我们能够开启新的可能性，以理解复杂的生物系统并提供更有效的医疗保健解决方案。

实时监测与适应性治疗

精准医疗不仅局限于初始诊断和治疗方案规划，还涉及持续监测及相应调整，确保为患者提供最佳照护。量子计算能够通过实现对患者数据流（如可穿戴传感器输出的数据以及电子健康记录等）的实时分析，优化这些流程，使得医疗服务提供者能够对患者病情变化迅速做出反应。

受量子启发的算法通过分析传入的数据，并根据需要重新校准治疗方案，能助力动态的治疗调整。例如，正在接受化疗的患者往往需要依据身体对治疗的反应来调整用药剂量。量子系统能够处理实时数据并优化这些剂量，有助于在维持治疗效果的同时，将副作用降至最低。

此外，量子机器学习（QML）模型能够识别不良反应或疾病进展的早期预警信号，从而实现及时干预。这种能力在管理糖尿病或心血管疾病等慢性疾病方面尤为宝贵，对于这些疾病而言，持续监测对于有效治疗很重要。通过利用量子计算的力量，医疗服务提供者能够实施响应更及时、个性化更高的治疗策略，实时适应每位患者的独特需求。

近期进展

2024年10月28日，由克利夫兰诊所（Cleveland Clinic）和IBM领导的国际医疗保健与生命科学工作组公布了他们在“探索临床试验中的量子优势”项目中的研究进展。

“就设计和执行临床试验所需的时间、金钱而言，临床试验的成本相当高昂，但这项工作对于推动科学发展至关重要，”研究人员Daniel Blankenberg博士表示，“在临床试验这个庞大而复杂的过程中，我们认为量子计算可以解决许多细小而复杂的方面。”

研究结果表明，量子算法有望突破现有技术的若干关键瓶颈。将量子算法整合到临床试验的设计和优化过程中，不仅能够提升模拟试验、选址选择和队列识别的效率与精确度，还有可能确保试验过程更具包容性、更加个性化，最终更有效地评估新疗法的安全性和疗效。

图：量子优化和量子机器学习（QML）方法用于改善临床试验地点选择

来源：克利夫兰诊所

近期发表在《Scientific Reports》(科学报告)上的一项研究开发出了一种混合量子计算流程，专为应对现实世界中的药物研发挑战而设计，超越了仅仅停留在概念验证阶段的研究。该流程聚焦于两项关键任务：精确测定前药活化的吉布斯自由能曲线，以及模拟共价键相互作用。通过在现实的药物设计场景中对量子计算进行基准测试，研究展示了量子算法解决复杂化学相互作用的潜力，为制药领域的挑战提供了可扩展的解决方案。

未来发展

由量子驱动的精准医学之路本质上是多学科交叉的，需要生物信息学、量子物理学以及临床研究等各个领域展开协作。量子计算中心、科技公司与医疗保健机构之间的合作正在加速这一进程。

可以将量子计算与人工智能相结合，打造能够在医疗保健领域进行自主决策的混合系统，增强我们分析复杂数据集的能力，进而实现更精准的诊断以及为个体患者量身定制的个性化治疗方案。

此外，量子硬件方面的进展，将进一步提升将量子算法应用于精准医疗的可行性，使这些技术更易获取、更具成效。

参考链接

[1]https://www.lerner.ccf.org/news/article/?title=Cleveland+Clinic+and+IBM+researchers+identify+opportunities+for+quantum+computing+and+clinical+trials++&id=fd9c2e701533de951a465fc3165856c113441474

[2]https://www.cell.com/trends/pharmacological-sciences/fulltext/S0165-6147(24)00167-6

[3]https://www.cell.com/action/showPdf?pii=S0165-6147%2824%2900167-6

[4]https://www.cureus.com/articles/278342-revolutionizing-healthcare-the-emerging-role-of-quantum-computing-in-enhancing-medical-technology-and-treatment#!/

[5]https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10398184

[6]https://www.cell.com/trends/pharmacological-sciences/fulltext/S0165-6147(24)00167-6

[7]https://www.igi-global.com/chapter/personalized-medicine-through-quantum-computing/336150

[8]https://www.mdpi.com/2076-3271/12/4/67

[9]https://www.nature.com/articles/s41598-024-67897-8

[10]https://link.springer.com/article/10.1186/s12859-024-05755-0

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本文转载自微信公众号：光子盒

随着精确医疗的纵深化发展，量子算法正在成为医疗界的下一件大事，有望赋能从诊断、治疗优化到个性化医疗方案等方面的一系列领域。

利用量子算法推进诊断

准确的诊断是有效医疗的基础。当前的诊断方法已经高度发达，但在处理通过基因组测序、成像以及生物标志物所产生的大量特定患者数据时，仍面临诸多局限。HHL算法和Grover算法等量子算法正在成为这一领域的变革性因素。

HHL算法为求解线性方程组提供了指数级的加速，而线性方程组在分析复杂生物数据集时十分常见。例如，它能够通过分析大规模基因组数据来加速疾病标志物的识别，实现对与特定病症相关模式的快速检测。同样地，Grover算法可以提高数据库搜索的效率，使得精准定位罕见基因突变或以前所未有的精度分析医学图像成为可能。

利用量子优化实现更智能的治疗方案

精准医疗依赖于为每位患者确定最有效的治疗方法，这需要解决涉及多个变量的复杂优化问题，比如药物组合、用药剂量以及治疗计划安排等——量子计算尤其适合处理优化问题。

量子退火算法能够比经典算法更高效地探索庞大的解空间，有助于优化治疗路径。例如，在癌症治疗中，找到药物与放射剂量的最佳组合往往需要评估数百万种潜在策略。量子系统能够在很短的时间内识别出最具潜力的解决方案，减少当前治疗方案规划中普遍存在的反复试错的做法。

此外，变分量子算法通过依据实时反馈动态调整参数，进一步强化了这一过程。这些算法能够模拟分子间相互作用，帮助研究人员预测特定药物将如何与患者独特的基因图谱相互作用，既能加速药物研发进程，又能确保药物具有更高的疗效且副作用更少。

个性化药物研发

药物研发的过程往往漫长且成本高昂，通常需要耗费十余年时间才能将一种新的治疗方法推向市场。不过，量子算法有望改变这一局面，它能让科学家以极高的精度和规模来模拟分子间的相互作用。

其中一种名为量子相位估计（QPE）的算法，在对量子系统进行建模方面尤为有效。这种能力使得研究人员能够深入了解药物与它们的靶蛋白之间复杂的相互作用，对于治疗特定疾病至关重要。通过预测药物分子与蛋白质的结合方式，量子相位可能有助于确定最具潜力的候选药物进行进一步研发，大幅减少大量物理实验的需求，进而节省时间和资金。

除提高药物研发效率之外，量子模拟还为更个性化的医疗开辟了道路。通过考虑患者独特的基因图谱，这些先进的模拟技术能够为现有药物的改良提出建议，甚至启发研发人员创造出全新的化合物，使其能发挥出最大疗效，让治疗方案更好地契合个体患者的需求。

精准医疗中量子增强的机器学习

机器学习（ML）可从复杂数据集中提取可付诸实践的见解，在实现治疗个性化方面发挥着关键作用。量子机器学习（QML）结合了量子计算和机器学习的优势，以应对这些大规模数据集带来的计算难题。处于该领域发展前沿的，是量子支持向量机（QSVMs）和量子神经网络（QNNs）。

量子支持向量机在对患者数据进行分类方面能实现指数级的改进，例如区分一种疾病的不同亚型。举例来说，它们能够分析基因表达谱中的细微差异，帮助肿瘤学家识别出特定的癌症亚型，以便开展针对性治疗。另一方面，量子神经网络擅长模式识别任务，尤其在预测患者对各种治疗的反应方面表现突出。通过利用量子纠缠和叠加原理，量子神经网络能够比经典算法更有效地处理多维数据。这种能力对于构建考虑基因、生活方式以及环境因素的预测模型以推荐高度个性化的治疗方案而言至关重要。

图：使用资格标准在临床试验中执行队列识别任务的量子机器学习（QML）应用程序

来源：克利夫兰诊所

量子机器学习的另一项重大贡献在于，它具备加速特征选择的能力。在医学数据集中，识别最相关的特征（比如特定基因或生物标志物）可能会耗费大量计算资源。量子算法简化了这一过程，能够实现更快、更准确的模型开发。这种效率在加快研究速度的同时，还提升了发现契合个体患者需求的新型治疗途径的可能性。

随着研究人员持续探索量子计算与精准医疗的交叉领域，量子机器学习改变我们开展药物研发以及实现治疗个性化方式的潜力愈发明显。通过利用量子技术的力量，我们能够开启新的可能性，以理解复杂的生物系统并提供更有效的医疗保健解决方案。

实时监测与适应性治疗

精准医疗不仅局限于初始诊断和治疗方案规划，还涉及持续监测及相应调整，确保为患者提供最佳照护。量子计算能够通过实现对患者数据流（如可穿戴传感器输出的数据以及电子健康记录等）的实时分析，优化这些流程，使得医疗服务提供者能够对患者病情变化迅速做出反应。

受量子启发的算法通过分析传入的数据，并根据需要重新校准治疗方案，能助力动态的治疗调整。例如，正在接受化疗的患者往往需要依据身体对治疗的反应来调整用药剂量。量子系统能够处理实时数据并优化这些剂量，有助于在维持治疗效果的同时，将副作用降至最低。

此外，量子机器学习（QML）模型能够识别不良反应或疾病进展的早期预警信号，从而实现及时干预。这种能力在管理糖尿病或心血管疾病等慢性疾病方面尤为宝贵，对于这些疾病而言，持续监测对于有效治疗很重要。通过利用量子计算的力量，医疗服务提供者能够实施响应更及时、个性化更高的治疗策略，实时适应每位患者的独特需求。

近期进展

2024年10月28日，由克利夫兰诊所（Cleveland Clinic）和IBM领导的国际医疗保健与生命科学工作组公布了他们在“探索临床试验中的量子优势”项目中的研究进展。

“就设计和执行临床试验所需的时间、金钱而言，临床试验的成本相当高昂，但这项工作对于推动科学发展至关重要，”研究人员Daniel Blankenberg博士表示，“在临床试验这个庞大而复杂的过程中，我们认为量子计算可以解决许多细小而复杂的方面。”

研究结果表明，量子算法有望突破现有技术的若干关键瓶颈。将量子算法整合到临床试验的设计和优化过程中，不仅能够提升模拟试验、选址选择和队列识别的效率与精确度，还有可能确保试验过程更具包容性、更加个性化，最终更有效地评估新疗法的安全性和疗效。

图：量子优化和量子机器学习（QML）方法用于改善临床试验地点选择

来源：克利夫兰诊所

近期发表在《Scientific Reports》(科学报告)上的一项研究开发出了一种混合量子计算流程，专为应对现实世界中的药物研发挑战而设计，超越了仅仅停留在概念验证阶段的研究。该流程聚焦于两项关键任务：精确测定前药活化的吉布斯自由能曲线，以及模拟共价键相互作用。通过在现实的药物设计场景中对量子计算进行基准测试，研究展示了量子算法解决复杂化学相互作用的潜力，为制药领域的挑战提供了可扩展的解决方案。

未来发展

由量子驱动的精准医学之路本质上是多学科交叉的，需要生物信息学、量子物理学以及临床研究等各个领域展开协作。量子计算中心、科技公司与医疗保健机构之间的合作正在加速这一进程。

可以将量子计算与人工智能相结合，打造能够在医疗保健领域进行自主决策的混合系统，增强我们分析复杂数据集的能力，进而实现更精准的诊断以及为个体患者量身定制的个性化治疗方案。

此外，量子硬件方面的进展，将进一步提升将量子算法应用于精准医疗的可行性，使这些技术更易获取、更具成效。

参考链接

[1]https://www.lerner.ccf.org/news/article/?title=Cleveland+Clinic+and+IBM+researchers+identify+opportunities+for+quantum+computing+and+clinical+trials++&id=fd9c2e701533de951a465fc3165856c113441474

[2]https://www.cell.com/trends/pharmacological-sciences/fulltext/S0165-6147(24)00167-6

[3]https://www.cell.com/action/showPdf?pii=S0165-6147%2824%2900167-6

[4]https://www.cureus.com/articles/278342-revolutionizing-healthcare-the-emerging-role-of-quantum-computing-in-enhancing-medical-technology-and-treatment#!/

[5]https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10398184

[6]https://www.cell.com/trends/pharmacological-sciences/fulltext/S0165-6147(24)00167-6

[7]https://www.igi-global.com/chapter/personalized-medicine-through-quantum-computing/336150

[8]https://www.mdpi.com/2076-3271/12/4/67

[9]https://www.nature.com/articles/s41598-024-67897-8

[10]https://link.springer.com/article/10.1186/s12859-024-05755-0

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本文转载自微信公众号：光子盒