初创企业 Qubit Pharmaceuticals 采用 NVIDIA QODA，减少了为疑难杂症找到潜在疗法所需的时间和投资。
量子计算有望解决目前无法解决的问题，许多企业已经在结合经典和量子计算，应对疑难杂症药物研发等挑战。
初创公司 Qubit Pharmaceuticals 正在借助混合量子计算，加快药物分子的模拟和建模速度，大幅降低为肿瘤、炎症性疾病和抗病毒药物找到潜在疗法所需的时间与投资。
Qubit 正在使用适用于混合量子-经典计算机的 NVIDIA QODA 编程模型和自家的 Atlas 软件套件来构建药物研发平台。Atlas 所创建的详细物理分子模拟使计算速度相比传统研究方法提高了 10 万倍。
Qubit Pharmaceuticals 成立于 2020 年，在巴黎和波士顿设有办公室。该公司是 NVIDIA 初创加速计划成员。该计划为前沿初创企业提供产品上市支持、专业知识与技术。
Qubit 拥有法国最大的药物研发 GPU 超级计算机之一，这台计算机由 NVIDIA DGX 系统驱动。这家初创企业的目标是让制药公司可以在明年开始测试其通过该公司的 GPU 加速研究所发现的首批候选药物。
Qubit Pharmaceuticals 总裁 Robert Marino 表示：“通过将 NVIDIA 的算力和领先软件与 Qubit 的模拟和分子建模能力相结合，我们有信心大幅缩短药物研发时间，并将成本降低 10 倍。我们将借助这一独特的合作项目，开发出首个应用于药物研发的量子物理学算法。”
充分运用前所未有的算力
计算药物研发的一个环节是生成潜在药物分子的高分辨率模拟，并预测这些分子与体内目标蛋白的结合程度。
为获得准确的结果，研究人员需要进行大规模采样，模拟数百种不同的构象（分子中原子的可能空间排列）。他们还必须正确模拟分子的力场（即能够预测亲和力的电荷），或一个分子与另一个分子的结合方式。
这种模拟和建模需要用到高性能计算，因此 Qubit 选择了一台使用 NVIDIA DGX 系统和其他 NVIDIA 加速服务器构建而成的内部超级计算机，该计算机共搭载 200 颗 NVIDIA Tensor Core GPU。这台超级计算机运行 Qubit 的 Atlas 软件，只需几个小时，就能完成传统方法需要数年才能完成的计算。
Atlas 通过在微观层面对量子物理学进行建模来实现最高的准确性。Qubit 团队正在采用 NVIDIA QODA 来探索如何将 GPU 加速超级计算机与量子计算机结合采用，后者所搭载的 QPU（量子处理器）有朝一日能够加速用于分子建模的关键软件内核。
Qubit 的开发团队使用 NVIDIA cuQuantum SDK 来模拟量子电路，使其能够设计出可在未来量子计算机上运行的算法。
将 AI 用于药物研发的各个阶段
据 Qubit 估计，传统研究方法要求药物研发公司必须平均先合成 5000 种药物化合物，而后才能进行药物上市前的临床前试验，而基于模拟的药物研发方法可以将这一数字减少到约 200 种，从而节省数亿美元和数年的开发时间。
该公司的 Atlas 软件包含用于药物研发周期各个阶段的 AI 算法。为了协助研究人员在目标特征分析过程中分析对疾病起作用的蛋白质，Atlas 支持微秒级分子动力学模拟，这能够帮助科学家发现药物分子与蛋白质的新结合方式。
在筛选和验证候选药物的过程中，研究人员可以使用 AI 模型来缩小潜在分子的范围和生成新型化合物。Qubit 还在开发其他预测候选分子成药性、安全性和交叉反应性的过滤器。
欢迎点击“阅读原文”，登录 NVIDIA On-Demand，观看在线研讨会回放。Qubit 联合创始人Jean-Philip Piquemal 和 Louis Lagardère 在会上介绍了更多关于 Qubit 高性能计算和量子加速分子动力学软件的信息。
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