本源量子计算科创价值专栏
美国将量子计算机称为信息时代“原子弹”，量子计算科技是我国必须掌握的关键核心技术，是我国必须打赢的一场国际科技战。
作为中国第一家量子计算公司，本源量子始终坚守“不让外国用量子计算科技欺负中国”的信念，在基层坚持不懈进行科技创新，不断为我国量子计算科技自立自强贡献基层力量。
本栏聚焦本源量子为我国量子计算科技自主可控作出的一系列长期努力。
药物研发中，精准预测分子性质是快速筛选候选药物的关键。图神经网络方法用“图”结构来理解药物分子：原子是“点”，化学键是“边”。已有的量子算法可以提升对“点”的处理能力，但对“边”无能为力——就像拼图缺失关键模块，始终无法完整呈现分子特性。
本源量子联合中国科学技术大学、合肥综合性国家科学中心人工智能研究院创新设计的量子嵌入图神经网络架构（QEGNN），显著提升了关键药物性质预测准确率，将HIV抗病毒药物筛选准确率从73%提升至97%。该架构融入了全球首创量子边编码技术（QEEM）和量子节点嵌入模式（QNEM），填补了量子图神经网络研究的空白，首次在量子层面实现原子与化学键的同步处理。以上成果以题为“Quantum-Embedded Graph Neural Network Architecture for Molecular Property Prediction”的论文发表于化学信息学领域的权威期刊
Journal of Chemical Information and Modeling。
团队全球首创的量子边编码技术（QEEM），将分子的化学键进行量子编码，能够在量子层面处理原子间的相互作用；量子节点嵌入模式（QNEM）则可以对分子的原子信息进行量子编码，让量子计算机能够理解原子的特性。二者创新融入量子嵌入图神经网络架构，大幅提升了对分子行为的预测精度，显著提升药物发现效率。
图为量子嵌入图神经网络（QEGNN）的整体架构
团队在三个重要的药物相关数据集上对量子嵌入图神经网络架构进行了验证测试，结果显示这一技术显著提升了关键药物性质预测准确率：HIV抗病毒药物筛选准确率从73%跃升至97%，阿尔茨海默病药物预测准确率从64%提升至70%；ClinTox分子毒性预测准确率从80%提升至87%。
此外，团队还在中国第三代自主超导量子计算机“本源悟空”上进行了实验，验证了量子嵌入图神经网络架构在实际量子硬件上的可靠性。虽然存在量子噪声的影响，但该量子模型的准确率仍维持在80%左右，充分证明了其在当前量子计算条件下的实用性。
图为“本源悟空”超导量子处理器的量子比特拓扑。该图展示了用于实验的“本源悟空”超导量子处理器的量子比特拓扑。实验结果表明，即使在当前嘈杂的量子硬件条件下，量子模型仍然能够保持稳定的性能。
目前，以“本源悟空”为计算后端，研发团队基于该项技术开发的已上线“本源量子计算云平台”。（完）
文章链接：
https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jcim.5c01019
药物毒性预测真机应用访问链接：
https://qcloud.originqc.com.cn/app/application/toxicityPrediction
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