中国の量子コンピューターが創薬に前進 世界初の量子埋め込みGNN
2025年12月8日、中国の科学技術紙 Science and Technology Daily は、量子コンピューターを活用した新しい創薬技術で中国の研究チームが成果を上げたと報じました。薬の候補分子の性質をより高精度に予測できるこの技術は、世界初の量子埋め込みグラフニューラルネットワーク（GNN）による創薬支援システムとされています。
中国・合肥発、量子コンピューターとAIが組む新しい創薬
今回報じられた技術は、中国・合肥に拠点を置くスタートアップ企業 Origin Quantum が、 中国科学技術大学と合肥総合国家科学センター人工知能研究機関と協力して開発しました。量子コンピューター技術と人工知能（AI）を組み合わせ、薬の分子の性質を予測するための新しいシステムを構築しています。
研究チームによると、このシステムは量子埋め込み型のグラフニューラルネットワークを採用した、世界初の創薬向け分子特性予測システムとされています。成果は米国化学会の専門誌 Journal of Chemical Information and Modeling に掲載されました。
グラフニューラルネットワークで分子を見るとは
創薬では、どの分子が有望な薬候補になりうるかを見極めるために、分子の性質をできる限り正確に予測することが重要です。そのために活用されているのが、グラフニューラルネットワーク（GNN）というAIモデルです。
- 原子をグラフ上の点として扱う
- 原子同士を結ぶ化学結合を線として扱う
- 点と線のつながり方から、分子全体のふるまいを学習する
このようにして、GNNは複雑な分子構造をデータとして処理し、溶解性や安定性、反応性など、創薬に重要な物性の予測に利用されています。
従来の量子アルゴリズムの弱点：線の扱いが難しい
従来の量子アルゴリズムは、分子を構成する原子といった点の情報を処理することには比較的向いている一方で、原子同士を結ぶ線、つまり化学結合にあたる部分の取り扱いが課題でした。点の情報だけでは、分子全体のふるまいを十分に再現できないケースがありました。
量子ノード埋め込みと量子エッジ埋め込みを統合
今回の研究チームは、この課題を解決するため、新しい量子埋め込み型のグラフニューラルネットワークのアーキテクチャ（構造）を設計しました。特徴は、次の二つの手法を同時に取り入れた点にあります。
- 原子に対応する点の情報を量子状態として表現する 量子ノード埋め込み
- 化学結合に対応する線の情報も量子状態として表現する 量子エッジ埋め込み
これにより、原子と化学結合の両方を量子レベルで同時に処理することが初めて可能になりました。分子全体の構造と相互作用を、よりリッチな情報としてモデルに取り込めるため、分子の性質を予測する精度が大きく向上したとされています。
創薬プロセスで期待される変化
より高精度に分子のふるまいを予測できれば、膨大な候補分子の中から有望なものを効率よく絞り込むことが可能になります。創薬の初期段階でのスクリーニング（絞り込み）において、次のような効果が期待されます。
- 実験に回す候補分子の数を減らし、時間とコストを削減しやすくなる
- 見落としていた有望な候補分子を発見できる可能性が高まる
- 副作用のリスクや分子の安定性などを事前に評価しやすくなる
量子コンピューターは、従来のコンピューターでは扱いが難しい複雑な計算に強みがあるとされており、今回のような分子シミュレーションや特性予測は、その代表的な応用分野の一つです。AIモデルと組み合わせることで、創薬のスピードアップと高度化が期待されます。
ノイズの多い量子ハードでも安定性能を確認
現在の量子コンピューターは、まだノイズ（誤差）の影響を受けやすいとされています。そのため、実際のハードウェア上で安定して性能を出せるかどうかが大きな課題です。
研究チームは、自社が開発する Origin Wukong という量子コンピューター上で、今回の量子埋め込み手法の信頼性を検証しました。その結果、現在のノイズの多い量子ハードウェアという制約の中でも、モデルの性能が安定して維持されることが示されたとしています。
何がニュースなのか：量子×AI×創薬の具体的な一歩
量子コンピューターが創薬に役立つと言われてきた中で、今回のニュースは、実際のアルゴリズム設計とハードウェア検証の両面で一歩進んだ点に意味があります。
- 創薬で重要な分子特性予測という具体的な課題にフォーカスしている
- 点（原子）と線（化学結合）の両方を量子状態で扱う新しい枠組みを提示した
- 実際の量子コンピューター上での動作と安定性を検証している
今後、この技術が製薬企業や研究機関のワークフローにどのように取り込まれていくのか、また、量子コンピューターの性能向上とともに予測精度がどこまで伸びるのかが注目されます。
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量子コンピューターとAIが創薬をどう変えていくのかをめぐって、身近な人との議論のきっかけとしても活用できそうです。
Reference(s):
China makes breakthrough in quantum computing for drug discovery
cgtn.com
