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由于分子结构与性质之间错综复杂的关系，设计具有优化特性的分子仍是一项基础性挑战。传统计算方法在处理可能的分子设计组合数量时，随着分子尺寸增大会遭遇所谓的“维度灾难”问题而失效。近期量子计算硬件的突破为这一难题提供了新的解决路径。该研究团队提出适用于近期和早期容错量子计算平台的量子系综变分优化（QEVO）方法。该方法将分子结构高效映射到泡利串的正交基上，并通过变分拟态生成的叠加态进行采样。通过迭代优化拟态参数，可筛选出具有目标特性的候选分子。数值模拟表明，QEVO仅需中等数量量子比特的浅层量子电路，即可在设计具有抗癌特性的类药物分子方面展现潜力。该工作预期该方法可应用于更广泛的复杂问题，为组合复杂性难题提供实用解决方案。