經過 30 個月快速的量子演算法創新，六個研究團隊正希望能一舉成名。但最終只能有一位大贏家——如果真的有贏家的話。

我正站在英國國家量子運算中心（National Quantum Computing Centre）實驗室外，該中心位於牛津郊區，這裡有一台由原子和光構成的量子電腦。在實驗桌上，一個由鏡子和透鏡組成的複雜矩陣，圍繞著一個魔術方塊大小的空間，其中 100 個銫原子在精心操控的雷射光束下呈網格狀懸浮。

這個銫原子裝置非常小巧，我甚至可以將它拿起，帶出實驗室，放在汽車後座帶回家。不過，我大概走不了多遠。它體積雖小，卻功能強大——因此價值非凡。擁有它的科羅拉多公司 Infleqtion，正寄望這台機器的能力能在下週於加州濱海市（Marina del Rey）舉辦的一場活動中，為他們贏得 500 萬美元獎金。

Infleqtion 是六支進入量子運算競賽「Quantum for Bio (Q4Bio)」最後階段的隊伍之一。這項競賽已持續 30 個月，由非營利組織 Wellcome Leap 主辦，旨在證明現今的量子電腦，儘管雜亂且易出錯，離工程師們期望建造的大規模機器還有距離，但實際上卻能造福人類健康。成功將是證明量子電腦價值的一大步。但目前看來，其價值似乎與駕馭和改善傳統（也稱為古典）電腦的協同運作有關，創造出一種量子—古典混合系統，其能力可以超越單獨使用古典機器的可能性。

獎項分為兩類。任何能夠在擁有 50 個或更多量子位元（qubit，量子電腦的基本處理單元）的電腦上運行顯著有用的醫療保健演算法的團隊，都將獲得 200 萬美元獎金。若要贏得 500 萬美元的總獎金，團隊必須成功運行一個能解決醫療保健領域重大現實問題的量子演算法，且該工作必須使用 100 個或更多量子位元。獲獎者必須符合嚴格的效能標準，並且必須解決傳統電腦無法解決的醫療保健問題——這是一項艱鉅的任務。

儘管挑戰規模巨大，大多數團隊認為部分獎金可能屬於他們。「我認為我們很有機會，」英國諾丁漢大學計算化學家 Jonathan D. Hirst 表示。「我們非常符合 200 萬美元獎項的標準，」史丹佛大學的 Grant Rotskoff 說，他的合作團隊正在研究為生物細胞提供能量的 ATP 分子的量子特性。

總獎金或許不是那麼確定。「這真的處於可行的邊緣，」Rotskoff 說。業內人士表示，鑑於量子運算技術的現狀，這項挑戰極其困難，很可能大部分獎金將留在 Wellcome Leap 的帳戶中。

由於 Q4Bio 的大部分工作尚未發表並受到保密協議（NDA）的保護，而量子運算領域本身就充斥著關於效能和成就的聲明與反駁，只有評審團才能決定誰對誰錯。

量子電腦的理念是，它們可以利用遵循量子力學定律的小型物體，例如原子和光子，來模擬現實世界中過於複雜而無法在我們日常的古典機器上建模的過程。

研究人員數十年來一直在努力建造這樣的系統，這些系統有望為創造新材料、開發藥物和改善化肥生產等化學過程提供見解。但處理像原子這樣的量子事物極其困難。最大、最閃耀的應用需要巨大、穩健的機器，能夠承受極易擾亂精密量子系統的環境「雜訊」。我們還沒有這些機器——而且不確定何時會有。

Wellcome Leap 希望在強大、大規模量子電腦時代來臨之前，找出我們現有的這些小型機器是否能被用於醫療保健領域，做些有用的事情——任何有用的事情。該組織於 2024 年啟動了這項競賽，向 12 個選定的團隊提供 150 萬美元的資金。

六支 Q4Bio 決賽隊伍採取了各種方法。至關重要的是，他們都想出了巧妙的方法來克服量子運算的缺點。面對雜訊多、限制多的機器，他們學會了將大部分計算負載外包給運行新開發演算法的古典處理器，這些演算法在許多情況下優於現有的技術水平。然後，量子處理器僅用於古典方法在計算規模擴大時無法良好擴展的部分。

例如，由牛津大學的 Sergii Strelchuk 領導的團隊正在使用量子電腦來繪製複雜圖形結構上人類和病原體之間基因多樣性的圖譜。研究人員希望，這將揭示隱藏的聯繫和潛在的治療途徑。「你可以將其視為解決計算基因組學難題的平台，」Strelchuk 說。

相應的古典工具在處理大規模數據庫時，即使是適度的擴展也會遇到困難。Strelchuk 的團隊建立了一個自動化管道，可以判斷古典求解器是否會遇到特定問題的困難，以及量子演算法如何能夠將數據格式化，使其能在古典電腦上解決，或在雜訊較多的量子電腦上處理。「在開始花費計算成本之前，你可以完成這一切，」Strelchuk 說。

與克里夫蘭診所合作，位於赫爾辛基的 Algorithmiq 公司使用 IBM 製造的超導量子電腦，模擬了一種由特定類型光觸發的癌症藥物。「想法是，你服用藥物，它遍佈全身，但它什麼也沒做，只是靜靜地待著，直到有特定波長的光照射到它，」Algorithmiq 的首席科學官 Guillermo García-Pérez 說。然後它就像分子子彈一樣，只在光線照射到的身體部位攻擊腫瘤。

Algorithmiq 開始研究的藥物已進入治療膀胱癌的 II 期臨床試驗。量子計算模擬，它能適應和改進古典演算法，將允許它被重新設計用於治療其他疾病。「它之所以仍然是一種小眾治療方法，正是因為它無法被古典方式模擬，」Algorithmiq 的執行長兼聯合創始人 Sabrina Maniscalco 說。

Maniscalco 對從競賽中獲得獎金充滿信心，她認為用於創建該演算法的方法將具有廣泛的應用：「我們在 Q4Bio 計劃期間所做的事情是獨一無二的，可以改變我們模擬醫療保健和生命科學化學的方式。」

Infleqtion 的參賽項目在其銫動力機器上運行，旨在改善醫療數據中癌症特徵的識別。與芝加哥大學和麻省理工學院的合作者一起，該公司的科學家們開發了一種量子演算法，可以挖掘癌症基因組圖譜等龐大的數據集。

目的是找到允許臨床醫生確定諸如轉移性癌症患者的可能來源等因素的模式。「了解它來自哪裡非常重要，因為這可以指導最佳治療，」Infleqtion 的 Q4Bio 項目負責人、量子軟體工程師 Teague Tomesh 說。

不幸的是，這些模式隱藏在龐大的數據集中，這些數據集會壓垮古典求解器。Infleqtion 使用量子電腦查找數據中的相關性，以減少計算量。「然後我們將簡化後的問題交還給古典求解器，」Teague 說。「我基本上是在嘗試利用我最好的量子和古典資源。」

與此同時，總部位於諾丁漢的團隊正在利用量子運算來確定一種可以治癒肌強直性營養不良（最常見的成人發病型肌營養不良）的候選藥物。該團隊的一名成員 David Brook 在 1992 年參與識別了這種疾病的基因。30 多年後，Brook、Hirst 和他們團隊的其他成員——包括開發基於中性原子量子電腦的波士頓公司 QuEra——現在已經通過量子計算找到了一種藥物與引起該疾病的蛋白質形成化學鍵的方法，從而阻止了導致問題的機制。

參賽者的信心可能很高，但 Shihan Sajeed 的信心則低得多。Sajeed 是一位位於安大略省滑鐵盧的量子運算企業家，他是 Q4Bio 的項目總監。他認為研究人員必須使用的易出錯的量子機器不太可能滿足所有總獎金的標準。「用一個古典機器無法做到的雜訊量子電腦來實現目標，是非常困難的，」他說。

儘管如此，他對進展感到驚訝。「當我們開始這個項目時，人們不知道量子能明確影響生物學的任何用例，」他說。但他補充說，團隊已經找到了有希望的應用：「我們現在知道量子能夠發揮作用的領域。」

Sajeed 認為，參賽者正在使用的「混合量子-古典」處理技術的發展是「變革性的」。

這是否足以讓他拿出 Wellcome Leap 的錢？這取決於一個評審團，其成員身份被嚴密保守，以確保沒有人會根據特定方法來量身定制他們的演示。但我們還需要一段時間才能知道結果；獲獎者將在四月中旬公佈。

如果最終沒有獲獎者，Sajeed 對參賽者有一些安慰的話。他指出，目標始終是在現有的機器上運行有用的演算法；錯失目標並不意味著你的演算法在未來的量子電腦上將無用。「這只意味著你需要的機器還不存在。」