2026年10月2日——由NEC公司（NEC）、大鹏药品工业株式会社（Taiho Pharmaceutical）、日本癌症研究会（JFCR）、产业技术综合研究所（AIST）和早稻田大学共同承担的题为“利用量子计算技术的下一代癌症免疫疗法计算与评估平台的开发与示范”的联合研发项目，已入选日本新能源产业技术综合开发机构（NEDO）管理的“后5G信息通信系统增强基础设施研发项目”下的“用例创建大规模示范”。

在该项目中，这五家机构将整合各自在量子计算、人工智能（AI）、药物发现和免疫学领域的技术与专业知识，建立一个新的计算与评估平台，从而能够对新抗原（*1）候选物进行优化设计和免疫学验证；新抗原候选物被视为癌症免疫疗法中颇具前景的靶点。

癌症免疫疗法利用人体自身免疫系统来清除癌细胞，近年来取得了显著进展。其中，最广泛使用的方法包括免疫检查点抑制剂，它们可增强针对肿瘤的免疫反应。然而，并非所有患者都能从这些疗法中获得足够益处，这凸显了对新型癌症免疫疗法的需求。针对仅存在于癌细胞中的新抗原的癌症免疫疗法，已成为应对这一挑战的一种有前景的下一代治疗方法。

新抗原， 其特异性地产生于癌细胞中，由主要组织相容性复合体（MHC）分子呈递在细胞表面，并可触发抗原特异性免疫反应。特别是通过MHC II类分子（*2）诱导的CD4阳性T细胞反应，预计将在激活其他免疫细胞和维持免疫反应中发挥关键作用，从而成为强效且持久抗肿瘤免疫的重要驱动因素。

然而，控制MHC II类介导免疫反应的生物学因素，包括氨基酸序列特征、MHC II类结合以及细胞表面呈递，仍然高度复杂且人们对其了解较少。迄今为止，尚未建立系统的方法来设计和优化通过MHC II类诱导CD4阳性T细胞反应的新抗原序列，并同时考虑这些多重因素。

关键挑战之一在于评估数量庞大的可能氨基酸序列组合，以及抗原形成、呈递和免疫识别所涉及的复杂生物学过程。通过将量子计算技术应用于这一多因素序列设计与优化挑战，该项目旨在建立一种新方法，以探索更广泛的设计空间并生成具有增强免疫原性的多样化新抗原候选物。

该项目计划于2026年9月至2029年3月运行。它将作为一个药物发现用例，应用量子计算技术和AI来设计和优化通过MHC II类诱导CD4阳性T细胞反应的新抗原候选序列。

 该项目将利用AI预测和评分新抗原候选物的免疫反应，并将量子计算技术应用于新抗原核心区侧翼氨基酸序列的设计。研究人员将评估在考虑多重因素的情况下，从海量序列组合中设计多样化且有前景的候选序列的方法的潜力，然后通过免疫学实验评估这些优化后的新抗原序列所产生的免疫反应。通过将免疫学实验获得的见解纳入计算模型以及基于AI的预测和评估方法，该项目旨在建立一种新的药物发现流程，将计算候选设计与实验验证之间的反馈整合起来。

该项目将利用由AIST的量子AI技术业务全球研发中心（G-QuAT）正在开发的ABCI-Q计算基础设施，该基础设施整合了量子计算、高性能计算（HPC）和人工智能（AI）。展望未来，各参与方旨在加速利用源自日本的量子技术推动药物发现创新的研发。