양자 컴퓨터 개발이 신약 발전에 미치는 영향과 도움이 되는 이유

양자 컴퓨팅이 신약 발견에 도움이 되는 방법

2022년 신약 발견 시장 규모는 554억 6천만 달러였으며, 2032년에는 1,331억 1천만 달러로 두 배 이상 증가할 것으로 예상된다. 이는 엄청난 규모지만, 코로나19와 같은 사태가 발생한 지금 우리는 신약 발견 분야에서도 시간이 중요하다는 것을 알고 있다.

이 분야에서 양자 컴퓨팅은 신약 개발에 최대 10년이 소요되고 개발 비용이 증가함에 따라 상당한 영향을 미칠 수 있다. 양자 사용 사례 측면에서 광범위한 스펙트럼의 항바이러스제 개발은 직접적인 이점을 얻을 것이다. 제약 산업은 점점 디지털화되어 새로운 계산 기술의 등장에 맞춰 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 프로세스를 최적화하고 유지하여 시간과 자원 비용을 절감하는 것을 목표로 하고 있다.

양자 컴퓨팅이 신약 발견

생명과학의 현실적인 양자적 이점은 무엇인가?

첫째, 양자 컴퓨터로 신약 화합물을 발견하는 데는 고전적인 비즈니스 컴퓨터보다 훨씬 적은 시간이 소요될 것이며, 연구를 압축하여 품질 리드를 생성하는 데는 몇 년에서 몇 달 또는 몇 주가 걸릴 것이다.

제약회사의 핵심적인 활동은 어려운 질병을 치료하거나 치료할 치료제 개발이다. 고전 컴퓨터는 계산 능력이 제한되어 있고 정확한 분자 행동을 예측하는 데는 몇 년이 걸릴 수 있다. 양자 컴퓨팅은 초기 신약 발견을 크게 줄이고 개발 주기를 최적화하여 임상에 가는 시간을 크게 단축할 수 있다.

 

양자전산은 이 과정을 최적화하는 데 이상적으로 적합한데, 양자전산의 가장 큰 장점은 고전 컴퓨터보다 계산의 정밀도가 높아진다는 것이다. 즉, 계산적으로 설계된 화합물의 품질이 향상될 것이다.

게다가 2019년에는 제약회사들이 매출의 15% 이상을 연구개발에 사용했고, 일부는 20% 이상을 투자하기도 했다. 연구개발 과정은 최적화해야 할 특정 분자를 찾아내고, 수천 개의 분자를 선별한 후 통제된 조건에서 시험하는 과정으로, 몇 년이 걸린다. 따라서 투입 분자의 품질이 더 우수한지 확인하는 것이 중요하다.

 

신약 발견에는 여러 단계가 포함되며, 각각의 단계에 따라 시간과 비용이 다르지만 신약을 시장에 내놓는 데 드는 평균 비용은 13억 달러에 달한다. 비용을 줄일 수 있는 잠재력은 엄청나다. 하지만 이 모든 것에도 불구하고 결국 테스트 단계를 통과하는 신약은 10%에 불과하다.

퀀텀은 신약 발견 연구와 개발을 크게 향상시킬 수 있겠지만, 임상 시험을 최적화하고 비용이 많이 드는 실패의 위험을 최소화하는 것도 이득을 볼 것이다. 제약회사들은 신약 개발 과정에서 시행착오 방식을 택하기도 하는데, 그 속도가 기존의 고전적인 컴퓨팅 계산이 일어나기를 기다리는 비용을 능가하기 때문이다.

양자 컴퓨터는 훨씬 더 빠르고 정확하게 예측 데이터를 생성하여 시간을 단축하고 추측을 제거하여 비용을 절감할 수 있다.

장벽은 무엇입니까?

그럼에도 불구하고 양자 컴퓨터는 증가 추세에 있지만 여전히 기업들이 양자 컴퓨터를 채택하는 것을 가로막는 장벽들이 많다.

 

첫째, 양자 컴퓨팅을 기존의 IT 인프라와 통합하는 것은 복잡한 과제이다. 양자 컴퓨터는 좀 더 발전했지만 고전 컴퓨터와는 별개로 개발되기 때문에 통합이 더 어려워진다.

 

둘째, 인재의 부족이다. 많은 기업이 기술을 워크플로우에 통합할 수 있는 전문 지식을 가지고 있지 않기 때문에 양자 채택은 훨씬 더 어려워진다. 인재는 양자 공간에 한정되어 있고 공급 사슬이 너무 좁아 수요를 충족시킬 수 없다. 인재가 유입되면 비즈니스에서 양자를 이해하는 데 몇 년이 걸릴 수 있으며, 이를 통해 조기 채택이 훨씬 더 중요해질 수 있다.

마지막으로, 현재 양자 컴퓨팅은 개발 단계에 있으며, 양자 하드웨어는 잡음과 오류의 대상이 되기 때문에 현재와 가까운 미래의 기기에 알고리즘은 다루기 어렵다. 현재의 잡음과 오류를 고려한 새로운 방법과 알고리즘의 개발은 측정 오버헤드를 완화하는 데 도움이 될 것이다.

 

양자 컴퓨팅에 투자 시점

양자 컴퓨터는 아직 초기 단계이고 사업 활용에 장벽과 장애물이 있지만 그렇다고 기업들의 투자를 막을 수 있는 것은 아니다. 양자는 2050년까지 최대 8500억 달러의 영업이익을 낼 것으로 예상되며, 신약 발견, 금융시장 가격결정, AI와 ML의 큰 조력자가 될 것이다.

생명과학 분야는 초기 양자적 영향과 기록적인 투자를 볼 가능성이 높은 산업 중 하나이다. 인재를 유치하고 훈련하는 데 몇 년이 걸릴 수도 있지만, 장기적인 이익은 2035년까지 잠재적으로 1조 3천억 달러의 가치를 얻게 될 것이다.

이런 점을 고려하면 기업들은 가능한 한 빨리 양자에 투자하는 것이 중요하다. 관련 인재를 영입하고 시스템을 통합하는 것과 같은 장벽을 넘어서는 데는 시간이 걸린다. 지금 조치를 취하는 것은 얼리 어답터들이 이 복잡한 문제들을 해결하는 데 더 유리한 출발을 할 것이다.

또한 생명과학 분야에서도 양자 연구는 끊임없이 발전하고 있으며 장기적으로도 많은 이점을 보여주고 있다. 예를 들어 복잡한 화학작용을 수행하고 화학계에서 에너지를 찾도록 설계된 크반티파이의 FAST-VQE와 같은 양자 알고리듬은 오늘날 이미 개발되고 있으며 미래에 큰 가능성을 보여주고 있다.

전반적으로 지금 당장 기업들이 양자 준비를 위해 투자를 시작하는 것이 중요한데, 이는 솔루션이 준비되어 있다는 것과 기업들이 이를 활용할 수 없다는 것 사이의 괴리를 겪지 않기 위해서다. 또한 양자 기업들 중에는 비즈니스를 최우선으로 하고, 자원이나 재능이 부족한 기업들을 도울 수 있는 기업들이 있다는 것을 주목할 필요가 있다.