mRNA 药物再迎突破！制药巨头联手IBM，探索生命科学新维度

                                                      文丨浪味仙  排版丨浪味仙

                                             行业动向：4000字丨10分钟阅读

内容提要

Moderna 与 IBM 发布了一项最新案例研究，展示了量子计算与经典计算在预测 mRNA 二级结构这一复杂环节中的实际应用，而该结构预测是 mRNA 药物设计过程中的关键步骤。

此次合作研究旨在探索新兴量子算法如何突破经典计算在 mRNA 开发中的限制，代表了量子计算机在生命科学领域的先进应用。

值得关注的是，双方合作的目标并非取代经典计算，而是构建一个近期可用的量子增强型生物技术研发流程，利用量子计算在特定工作流程瓶颈中的优势，助力在化学、材料科学、优化和药物发现等多个领域实现加速突破。

01

突破经典计算

在 mRNA 开发中的局限性

Moderna 是一家领先的制药与生物技术公司。作为 mRNA 药物和疫苗的先行者，该公司利用 mRNA 分子在人体中发挥的重要作用，来治疗和预防多种疾病。如今，Moderna 正通过与 IBM 的研究与技术合作，探索将量子计算应用于 mRNA 药物设计。

人体内含有超过十万种蛋白质，每一种都源自 mRNA。数十年来，科学家已认识到，mRNA 有潜力成为一类全新的药物形式，可在细胞功能的最基本层面上应对疾病，Moderna 正致力于将这一潜力付诸实践：该公司已利用 mRNA 技术，指导细胞生成蛋白质，从而帮助预防或治疗以往被认为无法治愈的疾病。

尽管经典计算机在 mRNA 开发中发挥着关键作用，但在应对极度复杂的计算问题时也存在局限，而量子计算为突破这些挑战提供了一种极具前景的新路径，能够在当前算法达到极限的情况下，作为经典方法的有力补充。

Moderna 面临的一项核心挑战，是开发出能精确指导人体合成治疗蛋白质的 mRNA 编码指令：对于任何给定的蛋白质，理论上都存在天文数量级的 mRNA 序列可以对其进行编码，这使得优化过程极其复杂。

在应对某种疾病时，研究人员首先要识别相关的生物机制，并找出能够调控这一过程的目标蛋白质。接下来，他们需要确定能编码该蛋白质的核苷酸序列。此外，除了保证能正确表达目标蛋白外，还要确保该序列在体内具有足够的稳定性，能够高效合成，且不会引发不良免疫反应。这不仅需要对细胞化学有深入了解，还依赖强大的计算能力，才能从数百万种序列中筛选出最优方案。

虽然 Moderna 已构建起一套快速、可扩展的分子化学工作流程，但公司始终在探索更优的 mRNA 药物研发方式，这也促使 Moderna 在量子计算迈入实际应用门槛之际，便着手建立相关技术能力。

Moderna 量子算法与应用副科学总监 Alexey Galda 表示：“我们的目标是改善人类健康，因此我们认为，全面探索包括量子计算在内的所有可用工具以加速当前进展是至关重要的，而不是等待未来技术完全成熟。”

02

将量子计算与风险评估方法融合

要预测 mRNA 分子在体内的行为，关键在于理解其二级结构，也就是核苷酸之间的相互吸引，使 RNA 链折叠形成茎、环和凸起的模式。这些结构会影响 mRNA 被翻译成蛋白质的效率、稳定性，以及与细胞机制的相互作用。

理论上，任何 mRNA 序列都可以折叠成数量惊人的二级结构，尽管其中多数在物理规律的约束下并不现实，而实际中，分子通常会趋向于形成自由能最低的构象，也就是在生理条件下最稳定的结构。预测这种结构需解决复杂的组合优化问题，因此非常适合采用量子增强算法求解。

IBM 的企业合作伙伴正积极探索变分量子算法（VQA）的潜在应用。这类算法是适用于近期量子技术的核心算法之一，应用领域涵盖从金融到航空航天等多个行业。变分量子算法及其他启发式量子算法的研究引人注目，因为它们有望在下一代量子技术（如纠错机制）广泛落地前，就率先带来“量子优势”。

Moderna 与 IBM 的研究人员应用了“条件风险价值”（Conditional Value at Risk，CVaR）这一源自金融领域的风险评估方法，以提升变分量子算法的表现，更高效地求解复杂优化问题。CVaR 通常用于评估投资组合在最坏情况下可能出现的损失，而在量子计算中，CVaR 能够将优化过程集中于能量分布的低尾部，从而聚焦最具潜力的解。

通过专注于测量结果中最低能量的部分，CVaR 可有效降低方差，引导经典优化器避开噪声异常值，提升解的质量。更重要的是，CVaR 作为一种轻量级的经典后处理策略，不会显著增加计算开销，却能显著增强变分量子算法的实际效果。

CVaR 的计算效率成为一大亮点。在 IBM 通过更低误差率的 Heron 处理器等架构改进以减少硬件噪声的同时，额外的误差缓解技术仍然不可或缺，这常常占用大量量子与经典资源。相比之下，基于 CVaR 的变分量子算法则能以更少的资源聚焦高质量测量结果，让更多算力真正用于科学问题本身。

如今，量子计算机正在快速扩容，抗噪能力也不断增强，我们已进入“量子实用性”阶段，在特定问题上，量子计算能够带来超越经典近似法的可靠解。IBM Quantum 副总裁 Jay Gambetta 预计，若量子计算与高性能计算领域通力合作，有望在 2026 年前实现“量子优势”的突破，改进启发式算法正是实现这一目标的可行路径之一。

Moderna 也正是在与 IBM 的合作中走上了这条路径，使变分量子算法更具实用价值，他们清楚地认识到：在技术初现之际率先介入，是赢得未来竞争的关键。

Moderna 数字业务高级副总裁 Wade Davis 表示：“我们之所以积极拥抱新技术，是因为我们希望在自己的节奏下了解它，而不是等它出现后再仓促追赶。与 IBM 合作让我们有机会了解这种量子方法可以做什么，而不是等它出现之后，再迫于形势去理解。”

03

创下量子二级结构预测新纪录

Moderna 与 IBM Research 的联合团队已取得重要突破，目前正将量子方法应用于 mRNA 的二级结构预测。在 2024 年的 IEEE 国际量子计算与工程大会上发表的一篇论文中，他们展示了一种量子方案，在组合优化问题上，其效果可媲美当前商用的经典求解器。

团队将基于 CVaR 的变分量子算法（VQA）应用于 mRNA 二级结构预测任务，打造出迄今为止在量子硬件上实现的最大规模、最复杂的 VQA 应用实践之一，展示了量子计算在支持 Moderna 科研工作中的巨大潜能。

2024 年，这一研究首次在量子计算机上实现了最大规模的二级结构模拟，涉及多达 80 个量子比特，并模拟了长度达 60 个核苷酸的 mRNA 序列。据研究团队所知，在此之前，还没有任何团队能在量子平台上模拟超过 42 个核苷酸的序列。

根据即将在 2025 年发表的新成果，该团队将该方法扩展至规模更大的问题，处理高达 156 个量子比特、950 个非局域量子门（衡量量子电路复杂度的重要指标）的电路。此外，他们还引入了一种新型方法：基于 IQP（即时量子多项式）电路的量子优化。该方法采用采样式策略，与 CVaR-VQA 类似，能够在量子计算与高性能计算协同架构中高效分配与使用计算资源，为推动量子实用性提供了新路径。

04

展望短期内的

量子赋能生物技术研发流程

Moderna 的目标并非用量子计算取代经典计算，而是构建一个在短期内可投入使用的、量子赋能的生物技术研发流程。

Moderna 量子算法与应用副科学总监 Galda 提到：“人们常常只关注量子计算是否能超越经典计算，但这并非唯一的价值所在。如果量子工具能够提供更丰富的解决路径，比如产生更多类型的候选分子供我们在实验室中测试，那么它就是极具价值的。在我们流程中的核心瓶颈问题上，这种拥有独特特性的计算工具尤为重要。我认为最现实的场景是：量子计算将增强我们的经典计算体系，在某些特定领域带来优势。”

IBM 希望让经典方法与量子方法协同去解决社会与商业领域中的重大难题。所谓“以量子为中心的超级计算”，就是将问题分配给量子架构与经典架构协作处理，彼此增强计算效能，从而解决传统手段难以触及的挑战。IBM 与 Moderna 的合作团队正致力于将这种以量子为主导的策略应用于更大规模的 mRNA 二级结构预测问题。

Moderna 数字业务高级副总裁 Davis 表示：“与 IBM 合作，让我们有机会与一家在科研上屡获成果的企业并肩作战。在量子计算领域，IBM 不仅拥有清晰的发展路线图，还在过去不断兑现这些技术里程碑，这对我们而言意义重大。”

随着量子计算不断拓展规模，Moderna 希望提前做好充分准备，利用这一技术最大限度地推动 mRNA 药物造福人类健康。

Reference：

1、https://www.ibm.com/case-studies/moderna

2、https://ieeexplore.ieee.org/document/10821366

3、https://quantumcomputingreport.com/moderna-and-ibm-demonstrate-quantum-classical-approach-for-mrna-secondary-structure-prediction/