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自由能计算是基于物理学的生物化学过程分析的核心方法。该技术使研究人员能够量化分子识别机制——这些机制决定了从细胞信号传导到药物化合物治疗疾病等广泛的生物现象。具有定量及预测性的自由能计算需要能同时精确捕获分子间复杂电子相互作用，以及分子与其水环境运动熵贡献的计算模型。 然而，目前仅能在小型原子模型中获取精确的量子力学能量与作用力，对于生物大分子体系则难以实现。本项研究展示了一种集成算法，通过机器学习将子结构获得的精确量子力学数据与生物分子复合物的整体势能进行一致性关联。该团队采用了双重量子嵌入策略，其中核心量子区域采用极高精度处理。研究人员以钌基抗癌药物与靶蛋白的分子识别为例，通过传统量子化学方法验证了该方案的可行性。 鉴于传统量子化学方法存在计算量随体系规模剧增的瓶颈，该工作系统分析了量子计算机提供高精度能量（显著影响自由能计算结果）的技术要求。当满足这些条件时，该团队开发的FreeQuantum计算流程能高效利用量子计算所得能量，从而实现量子计算增强的生物化学过程建模。该方案将量子计算机模拟电子相互作用的指数级加速优势，与结合机器学习建模大分子的现代经典模拟技术相融合。