同友会メディカルニュース

2020年2月号
創薬における量子コンピュータの応用

東京工業大学と東北大学は、2018年7月18日、量子コンピュータの研究で連携することを発表しました。また、東北大学の大関真之准教授らが起業した「シグマアイ(東京都、港区)」が、2019年7月2日、カナダのメーカー「Dウエーブ・システムズ」の量子コンピュータ「Dウエーブ 2000Q」の大型利用契約を結んだことが発表されました。

量子コンピュータは、創薬をはじめ、物流網の最適化など様々な分野に役立つと期待されています。今回は、創薬における量子コンピュータの応用について解説させて頂きます。

1.量子コンピュータについて

① 量子コンピュータとは

量子コンピュータとは、「量子力学の現象を応用したコンピュータ」のことです。量子コンピュータは、私たちが利用しているパソコンやスマートフォンなどのコンピュータ(以後、量子コンピュータとの比較で、古典コンピュータと呼びます)とは原理が異なります。

コンピュータは「0」と「1」というデジタル信号を使って処理を行います。そして、古典コンピュータにおけるビットは、必ず「0」か「1」の値を持ちます。一方、量子コンピュータにおける量子ビットは、「0」と「1」の状態が両立することが特徴です。

量子コンピュータと古典コンピュータのビットを表しているのが図1です。

〔図1〕 量子コンピュータと古典コンピュータのビットの違い

アテ

例えば、10個の量子ビットを重ね合わせた場合、2の10乗で1024の組み合わせを同時に計算することが可能です。さらには、50個の量子ビットを重ね合わせれば、1125兆の組み合わせを同時に計算することが可能になります。こうした、同時に計算できる能力(これを並列計算と呼びます)は、量子コンピュータの強みです。古典コンピュータは、すべての命令を順番に処理する方式であり、並列計算では、量子コンピュータが古典コンピュータに優ります。

② 分子シミュレーション

前述しましたように、並列計算を古典コンピュータよりも速く実行できることが、量子コンピュータのメリットです。そして、そのメリットを活かせる分野の一つが、分子シミュレーションです。

製薬メーカーが新薬を開発する際、分子と分子を組み合わせてシミュレーションを行い、その結果を踏まえて、実際の開発を進めていきます。具体的なイメージを図2に示します。

〔図2〕 分子シミュレーション

アテ

図2において、水の分子をシミュレーションすると仮定します。H(水素)ならびにO(酸素)の各原子に量子ビットを割り当て、条件を変えながらシミュレーションを行います。それぞれの分子がどうふるまい、どう作用するかをシミュレーションすることで、新薬の候補を探します。水分子は3つの原子から構成されていますが、原子の数が増えれば増えるほど計算量も増加するため、量子コンピュータを利用することにより、新薬開発のスピードが速くなることが期待できるのです。また、創薬だけでなく、太陽光発電で用いるバッテリーのシミュレーション、自動車の排気ガス処理の触媒のシミュレーションなど、様々な用途への応用が計画されています。

③ 組み合わせ最適化問題

組み合わせ最適化問題とは、与えられた条件をもとに最適な組み合わせを短時間で探し出す問題を指します。この組み合わせ最適化問題の代表例が「巡回セールスマン問題」です。巡回セールスマン問題とは、例えば、宅配便のドライバーが、複数の訪問先を一度ずつ訪問し、出発点に戻ってくる場合について、最も移動距離が短くなる組み合わせを選ぶ問題です。 図3のように、宅配便のドライバーが一日に回らなければならないポイントが5か所あるとすると、すべてのルートの組み合わせは、5 x 4 x 3 x 2 x 1 = 120通りになります。それぞれのルートについて、移動距離を計算しますと、120通りの中から最短距離となるルートが見つかります。

〔図3〕 組み合わせ最適化問題の例(巡回セールスマン問題)

アテ

そして、5か所の場合であれば120通りですが、訪問先が増えるごとにその組み合わせが飛躍的に増えることが知られており、例えば10か所であれば約360万通り、15か所であれば約1兆3000億通りになります。

高速の古典コンピュータを用いて計算すると、どうなるのでしょうか。スーパーコンピュータ「京(けい)」は、1秒間に1京(けい)回計算することができます。1京とは1兆の1万倍です。訪問先が15か所であれば計算は一瞬で終わりますが、訪問先が30か所だとしますと、すべての組み合わせはおよそ1京の1京倍になり、スーパーコンピュータ「京」で計算しても約8億年かかることになります。これはつまり、古典コンピュータでは計算が終わらないということです。

巡回セールスマン問題を大規模にしていきますと、あらゆる自動車のルートを最適化することができます。自動運転技術とカーナビゲーションシステムを組み合わせれば、世界中の交通渋滞を緩和できるかもしれません。また、世界規模でトラックや船舶や航空機などによる物流の最適化を行えば、節約できる燃料や時間などのコストは計り知れません。数%の精度向上でも、地球環境に与える負荷が大幅に削減されます。

2.量子コンピュータの今後

2011年に、カナダのメーカー「Dウエーブ・システムズ」が、超伝導を用いた量子コンピュータの開発に成功しました。超伝導方式は、金属を絶対零度(摂氏-273.15度)まで冷却し、電気抵抗が存在しない超電導の状態から量子ビットによる重ね合いを作る方式です。超伝導方式を用いた量子コンピュータを作動させるためには、絶対零度に冷やす設備が必要であるため、小型化することが難しいのが現状です。

一方、マイクロソフトは、トポロジカル超伝導体を用いることにより、室温で作動するトポロジカル量子コンピュータの開発に取り組んでいます。

また、我が国の国立情報研究所とNTTは、光を用いることにより、室温での作動が可能である「量子ニューラルネットワーク」を開発しました。

今後の研究の更なる進展が期待されます。

参考文献

  • 宇津木健: 絵で見てわかる量子コンピュータの仕組み, 翔泳社, 2019.
  • 宮野健次郎、古澤明 : 量子コンピュータ入門 第2版, 日本評論社, 2016.
  • 磯村哲、山下博史 : 化学産業における分子デザイン. 人工知能学会誌 34: 358-363, 2019.
  • 西森秀稔、大関真之 : 量子コンピュータが人工知能を加速する, 日経BP社, 2016.
  • 独立行政法人情報処理推進機構 AI白書編集委員会 編 : AI白書 2019, 角川アスキー総合研究所, 2018.
  • 古澤明 : 光の量子コンピューター, 集英社インターナショナル, 2019.

参考サイト

同友会メディカルニュース / 医療と健康(老友新聞)

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