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光动力疗法（PDT）是一种靶向癌症治疗方法，通过光激活光敏剂产生活性氧物种选择性破坏肿瘤细胞，通常比传统治疗造成的附带损伤更小。然而其临床成功关键取决于兼具强光学敏感性与高活性氧生成效率的光敏剂开发。虽然经典计算方法为光敏剂设计提供了有益见解，但其难以扩展规模且常缺乏此类模拟所需的精度。该研究团队展示了如何利用容错量子算法筛选具有PDT应用前景的光敏剂候选物。为预测光敏剂性能，研究人员评估了两项计算特性：首先采用阈值投影算法量化治疗窗口内的累积吸收以测定光敏性；其次通过演化代理方法估算系间窜越（ISC）速率来判定活性氧生成效率，并适时辅以振动动力学处理。这些算法被应用于临床关注度高的BODIPY衍生物光敏剂体系，包括对经典方法构成挑战的重原子与过渡金属取代系统。通过PennyLane获得的资源估算表明，使用180-350个逻辑量子比特及10^7-10^9层托佛利门深度即可模拟11-45个空间轨道的活性空间系统，使该算法具备现实容错量子设备的可操作性。这为建立高效的量子光敏剂设计流程铺平道路，有望加速新型PDT药物的发现。