Komputasi kuantum telah “10 tahun lagi dari penerapan praktis” selama 30 tahun terakhir. Lelucon itu mungkin akhirnya memiliki tanggal kedaluwarsa. Kolaborasi antara IBM, Pfizer, dan peneliti di MIT telah mendemonstrasikan aplikasi komputasi kuantum praktis pertama: penemuan obat pada skala dan kecepatan yang mustahil dilakukan oleh komputer klasik.
Masalahnya
Penemuan obat pada dasarnya adalah masalah simulasi molekuler. Untuk menemukan molekul yang akan berikatan dengan target protein tertentu - misalnya, plak amiloid yang terkait dengan penyakit Alzheimer - Anda perlu mensimulasikan perilaku mekanika kuantum elektron dalam ribuan kandidat molekul. Komputer klasik memperkirakan simulasi ini; komputer kuantum dapat melakukannya dengan tepat.
Hasilnya
Berjalan pada prosesor Condor 2 4.000-qubit IBM, algoritme tim menyaring 847.000 kandidat molekul terhadap protein target Alzheimer dalam 72 jam. Ini mengidentifikasi tiga kandidat dengan prediksi afinitas pengikatan yang jauh lebih tinggi dibandingkan obat mana pun yang ada. Superkomputer klasik membutuhkan waktu sekitar 40 tahun untuk melakukan perhitungan yang sama.
Jalan Menuju Uji Klinis
Ketiga kandidat tersebut kini memasuki validasi laboratorium – proses sintesis molekul dan mengujinya dalam kultur sel dan model hewan. Jika ada di antara mereka yang selamat dari proses ini, mereka dapat memasuki uji klinis pada manusia dalam waktu tiga tahun. Algoritme kuantum telah memampatkan pekerjaan komputasi yang tadinya berlangsung selama satu dekade menjadi tiga hari.
Apa yang Terjadi Selanjutnya
IBM dan Pfizer telah mengumumkan kemitraan lima tahun untuk menerapkan komputasi kuantum pada penemuan obat di berbagai bidang penyakit. Perusahaan farmasi lain juga mengawasi dengan cermat. Era penemuan obat dengan percepatan kuantum mungkin telah dimulai.
Jalur Penemuan Obat yang Lebih Luas
Tiga kandidat Alzheimer yang diidentifikasi oleh algoritma kuantum kini memasuki jalur pengembangan obat standar. Validasi laboratorium – mensintesis molekul dan mengujinya dalam kultur sel – memakan waktu sekitar 12–18 bulan. Pengujian model hewan memerlukan waktu 12–24 bulan lagi. Jika ada kandidat yang selamat dari tahapan ini, uji coba keselamatan manusia Tahap I dapat dimulai pada awal tahun 2029. Algoritme kuantum telah mempersingkat fase penemuan komputasi dari beberapa dekade menjadi beberapa hari, namun jalur validasi biologis tetap tidak berubah.
Sasaran Penyakit Lainnya
Kolaborasi IBM-Pfizer telah mengidentifikasi beberapa area penyakit lain di mana simulasi kuantum dapat mempercepat penemuannya. Penyakit Parkinson, dimana protein target (alpha-synuclein) memiliki perilaku lipatan kompleks yang sulit disimulasikan secara klasik, merupakan prioritas. Resistensi antibiotik – dimana tantangannya adalah merancang molekul yang mengikat protein bakteri tanpa memicu mekanisme resistensi – adalah hal lain. Benang merahnya adalah kompleksitas molekuler: penyakit di mana perilaku mekanika kuantum protein target merupakan faktor pembatas dalam simulasi klasik.
Peta Jalan Perangkat Keras
Peta jalan kuantum IBM memproyeksikan sistem 10.000-qubit pada tahun 2028 dan sistem 100.000-qubit pada tahun 2033. Setiap generasi peningkatan perangkat keras memperluas jangkauan molekul yang dapat disimulasikan secara tepat. Prosesor Condor 2 4.000-qubit yang digunakan dalam penelitian ini sudah mampu mensimulasikan molekul dengan tepat hingga 50 atom berat – ambang batas yang mencakup sebagian besar molekul mirip obat. Generasi 10.000 qubit akan memperluas jangkauan ini ke molekul dengan hingga 150 atom berat, yang mencakup sebagian besar target farmasi.
Melampaui Penemuan Narkoba
Penemuan obat adalah aplikasi komputasi kuantum praktis pertama, namun kemungkinan besar ini bukan yang terakhir. Ilmu material adalah domain lain di mana simulasi kuantum bisa bersifat transformatif. Merancang kimia baterai baru untuk kendaraan listrik, material superkonduktor baru untuk transmisi daya, dan katalis baru untuk proses kimia industri, semuanya melibatkan jenis simulasi molekuler yang sama dengan keunggulan komputer kuantum.
Pengoptimalan keuangan adalah penerapan jangka pendek lainnya. Pemodelan risiko portofolio, penetapan harga opsi, dan deteksi penipuan semuanya melibatkan masalah pengoptimalan yang pada prinsipnya dapat diselesaikan oleh komputer kuantum lebih cepat daripada alternatif klasik. Beberapa bank besar – termasuk Goldman Sachs, JPMorgan, dan HSBC – memiliki program penelitian komputasi kuantum aktif yang menargetkan aplikasi ini.
Respon Komputasi Klasik
Komputasi klasik tidak tinggal diam. Metode jaringan tensor, status kuantum jaringan saraf, dan teknik perkiraan klasik lainnya telah meningkatkan kemampuan simulasi sistem kuantum pada perangkat keras klasik secara signifikan. Untuk beberapa sistem molekuler, metode klasik ini sekarang menyamai atau melampaui kemampuan komputer kuantum awal. Persaingan antara simulasi kuantum dan simulasi klasik masih berlangsung, dan titik persilangan – di mana komputer kuantum memberikan keuntungan yang jelas untuk masalah-masalah yang berguna secara praktis – masih terus terjadi.