突破性研究成果
艾滋病和癌症作为两种最复杂和致命的疾病，其疫苗研发一直是医学科学的重大挑战。如今，量子计算和人工智能技术的发展为攻克这些难题带来了新的希望。
多伦多大学科学家与英士力医药（Insilico Medicine）在《自然生物技术》（Nature Biotechnology）发表研究显示，通过整合量子计算、生成式人工智能和传统计算技术，成功设计出靶向KRAS（突变癌基因）的分子。这种此前被认为"无法成药"的致癌蛋白终于找到了突破口。
技术创新与应用
量子计算机使用量子比特（qubits）替代传统的二进制数字（bits），能够同时探索多种可能性。这一特性使其在模拟药物与致病蛋白质相互作用等任务上大大提升了效率，可节省数周乃至数月的研究时间。
生成式人工智能通过提出新型药物分子或蛋白质结构，配合机器学习模型预测其与人体的相互作用，形成了高效的研发体系。反向疫苗学利用人工智能分析病原体基因组，为癌症和艾滋病毒这类易变异疾病寻找突破口。
发展前景与挑战
英国国家量子计算中心（NQCC）2024-25年医疗保健报告指出，量子计算已从实验阶段逐步走向实用化。英国计划到2030年在国民医疗服务体系（NHS）中全面整合量子技术。
在《科学报告》（Scientific Reports）发表的研究中，量子混合经典卷积神经网络（QCCNN）显著提升了乳腺癌诊断的准确性和速度。这项技术还有望在罕见疾病和女性健康领域发挥重要作用。
然而，量子计算技术仍面临诸多挑战。硬件成熟度、"量子优势"的全面实现、数据隐私保护、人工智能预测的监管框架以及模型可解释性等问题都需要进一步解决。