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基于结构的虚拟筛选必须应对由多达10^60种药物样分子、蛋白质和配体的多种构象以及配体在结合口袋内所有可能的空间平移和旋转所带来的组合爆炸问题。尽管这些计算本质上是可并行化的，但其庞大的计算量对于传统的CPU/GPU资源而言仍然是难以承受的。量子计算提供了一种有前景的解决方案：通过使用n个量子比特来计算单个蛋白质-配体对的结合能，并用m个额外的量子比特编码不同的构型，该算法可以在一次量子执行中同时评估2^m种组合。为了实现这一潜力，研究团队提出了一种量子算法，该算法整合了经典力场模型，以在离散化的网格点上计算静电和范德华相互作用。结合能计算被重新表述为基于矩阵的内积，而配体的平移和旋转则通过幺正操作进行编码。该方法避免了显式的距离计算，为药物发现中高效且高维的结合能估计提供了一个可扩展的量子增强框架。