2026年4月30日——Qubit Pharmaceuticals宣布与新加坡量子技术中心（CQT）建立战略研究合作关系，共同开发并应用新型量子算法进行分子发现。

这项为期两年的合作将Qubit Pharmaceuticals在量子化学和采样技术方面的专长与CQT在量子计算、电路设计和实验实现方面的深厚能力相结合，旨在将先进的量子化学方法更贴近实际药物发现应用。

该团队共同设计和测试用于量子化学的算法，包括变分量子本征求解器、量子相位估计和量子马尔可夫链蒙特卡洛（qMCMC）采样。这些算法针对药物发现中的关键计算瓶颈，例如提高量子化学计算的准确性以更精准预测药物特性，以及为分子模拟实现更高效的采样技术。

Qubit Pharmaceuticals首席执行官罗伯特·马里诺（Robert Marino）表示：“量子算法在化学领域的研究已有数十年，但实际实现仍然罕见。通过与CQT合作并利用最先进的量子硬件，我们旨在将这些算法从理论构想转化为分子发现的实用计算工具。”

CQT主任、新加坡国立大学物理系教务长讲席教授何塞·伊格纳西奥·拉托雷（José Ignacio Latorre）表示：“量子硬件的最新进展令人振奋。我们希望跟上这一步伐，开发量子算法。很高兴能与Qubit Pharmaceuticals等领域的专家合作，展示量子计算机在解决人们关心的问题上的能力。”

研究人员旨在探索量子算法能否在分子模拟中达到最高精度，同时相比经典方法可能带来二次甚至指数级的计算优势。他们将在量子模拟器上验证算法，然后再部署到实际量子硬件上。

该项目得到新加坡国家量子计算中心的支持，CQT的研究人员可通过该中心在Quantinuum的量子系统（包括H2和Helios系统）上运行实验。

马里诺和巴蒂斯特·克洛东（Baptiste Claudon）于4月23日在新加坡由Quantinuum和新加坡国家量子办公室组织的量子工业日上展示了这些实验的初步成果，活动吸引了约250名受邀参与者。

该团队已实现qMCMC算法，并测试了多种不同的编码方式。这是此类算法首次部署到量子硬件上，团队已将详细结果发布在物理预印本服务器arXiv上。

该合作由Qubit Pharmaceuticals的让-菲利普·皮克马尔（Jean-Philip Piquemal）和CQT的塞尔吉·拉莫斯-卡尔德雷尔（Sergi Ramos-Calderer）领导，初始团队包括两家机构的四名研究人员。随着项目扩展，预计将有更多研究人员加入。

拉莫斯-卡尔德雷尔表示：“通过与Quantinuum的合作，我们有机会在当今最先进的基于门的量子机器上测试量子算法。算法设计必须与硬件改进同步进行，这项工作正是朝着这一方向迈出的有意义的一步。”

Qubit Pharmaceuticals首席科学官兼联合创始人皮克马尔表示：“药物发现本质上是一个分子模拟挑战。如果我们能以更高的保真度和效率模拟化学过程，就能在研发早期做出更好的决策。这次合作使我们能够严格测试量子算法能否从科学承诺转化为实际问题上的实用工具。”

Qubit Pharmaceuticals量子物理工程师克洛东表示：“我们感兴趣的不仅是基准电路或抽象演示。我们的重点是实现能够解决化学中实际计算瓶颈的算法。与CQT和Quantinuum硬件的合作使我们能够在现实条件下评估这些方法，并了解如何使其对分子发现有用。”

长期来看，该团队的目标是直接通过量子算法生成真实的分子模拟数据，并将这些能力整合到未来的药物发现工作流程中。