疫苗發現：艾滋病與癌症不再是遙不可及的夢想
隨著人工智能（AI）和量子計算在醫療保健領域的推動，針對世界上最致命疾病之一的艾滋病和癌症的疫苗發現變得比以往任何時候都更接近。
來自多倫多大學的科學家和Insilico Medicine的研究，發表於《自然生物技術》期刊，展示了如何通過整合量子計算、生成式AI和傳統計算技術，使研究人員能夠設計針對KRAS（突變腫瘤基因）的分子。這種導致癌症的蛋白質曾被認為是“無法用藥物治療的”。
傳統疫苗開發的一個主要瓶頸是準確預測蛋白質在複雜生物環境中的摺疊或結合方式。然而，量子計算允許研究人員模擬這些情景，並同時以更高的精度和速度處理，從而潛在地加快可行疫苗候選者的識別。
根據英國國家量子計算中心（NQCC）2024–25年醫療保健洞察報告，量子計算不僅僅是一種科學好奇，而是正在成為一種必要性。
同時，英國計劃到2030年在全國健康服務體系內整合量子技術，承認了合規性和臨床應用的複雜性。
與使用二進制數字（位元）的傳統系統不同，量子計算機使用量子位元（qubits）。傳統超級計算機一次檢查一個解決方案，而量子計算機可以利用qubits同時探索許多可能性。這使得它們在模擬藥物與致病蛋白質相互作用等任務上更加快速，從而節省數周甚至數月的研究時間。
生成式AI通過提出新穎的藥物分子或蛋白質結構來補充這些能力，同時機器學習模型預測這些分子與人體的相互作用。這種協同作用有助於更高效地開發治療方法。
“生成式AI和量子計算通過預測與蛋白質靶標的相互作用和優化分子反應（如蛋白質摺疊），加快了藥物發現的過程。”Praxis Global Alliance的藥品與生命科學管理合夥人Madhur Singhal告訴AIM。
此外，反向疫苗學等概念利用AI分析病原體基因組以尋找可能的保護抗原，因為癌症是一組具有不同突變的疾病。而且，HIV的高突變率使其能夠經常逃避免疫系統的檢測。
Praxis的實踐成員Ayush Singh表示，“基於大數據集訓練的AI模型可以幫助發現癌症特異性抗原，或識別HIV中可供疫苗靶向的保守區域。”
量子計算還有潛力顯著影響兩個未被充分服務的醫學領域——罕見疾病和女性健康。NQCC報告強調了這一點。
“深科技帶來的變革遠不止於疫苗。AI和量子計算正在改變製藥開發的每一個階段，從創新的製造和自動包裝到通過物聯網和區塊鏈進行的氣候控制物流。”Singhal補充道。
在《科學報告》上發表的一項研究中，研究人員引入了一種量子混合經典卷積神經網絡（QCCNN）來改善乳腺癌診斷。通過將量子計算與經典機器學習相結合，QCCNN模型增強了醫療影像分析的準確性和速度。
不過，仍然存在障礙。
量子計算硬件仍在成熟中，所謂的“量子優勢”——即量子系統在所有醫療應用中穩定地超越傳統計算機——尚未完全實現。同時，AI也引發了倫理問題、數據隱私、AI預測的監管框架以及模型可解釋性（黑箱問題）的挑戰。
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這篇文章深入探討了量子計算和AI在疫苗研發中的應用，顯示出科技的進步如何為解決人類健康問題帶來新的希望。特別是在艾滋病和癌症這些長期困擾醫學界的疾病上，這些科技的結合可能會改變我們的治療方式。然而，隨著技術的發展，也必須重視倫理和法律問題，確保科技的使用不會侵犯個人隱私和權利。這是一個需要各界共同努力的過程，未來的醫療科技將會在解決人類健康問題上發揮更大的作用。
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