論文の概要: Quantum-machine-assisted Drug Discovery: Survey and Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13479v3
• Date: Wed, 11 Sep 2024 18:47:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-13 20:59:43.847488
• Title: Quantum-machine-assisted Drug Discovery: Survey and Perspective
• Title（参考訳）: 量子機械による創薬支援 : 調査と展望
• Authors: Yidong Zhou, Jintai Chen, Jinglei Cheng, Gopal Karemore, Marinka Zitnik, Frederic T. Chong, Junyu Liu, Tianfan Fu, Zhiding Liang,
• Abstract要約: 従来のコンピュータ支援ドラッグデザイン(CADD)は、このプロセスの加速に大きな進歩をもたらした。 量子コンピューティングの本質的な能力を活用することで、新しい薬を市場に投入する際の時間とコストを削減できるかもしれません。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.938073657909097
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Drug discovery and development is a highly complex and costly endeavor, typically requiring over a decade and substantial financial investment to bring a new drug to market. Traditional computer-aided drug design (CADD) has made significant progress in accelerating this process, but the development of quantum computing offers potential due to its unique capabilities. This paper discusses the integration of quantum computing into drug discovery and development, focusing on how quantum technologies might accelerate and enhance various stages of the drug development cycle. Specifically, we explore the application of quantum computing in addressing challenges related to drug discovery, such as molecular simulation and the prediction of drug-target interactions, as well as the optimization of clinical trial outcomes. By leveraging the inherent capabilities of quantum computing, we might be able to reduce the time and cost associated with bringing new drugs to market, ultimately benefiting public health.
• Abstract（参考訳）: 医薬品の発見と開発は複雑でコストのかかる取り組みであり、新しい薬を市場に出すには10年以上の資金と相当な資金を必要としている。 従来のコンピュータ支援ドラッグデザイン(CADD)は、このプロセスの加速に大きな進歩を遂げてきたが、量子コンピューティングの開発は、そのユニークな能力のために潜在的に有益である。 本稿では、量子コンピューティングの創薬・開発への統合について論じ、量子技術が医薬品開発サイクルの様々な段階をいかに加速し、促進するかに焦点を当てる。 具体的には,分子シミュレーションや薬物-標的相互作用の予測,臨床試験結果の最適化など,薬物発見に関わる課題への量子コンピューティングの適用について検討する。 量子コンピューティングの本質的な能力を活用することで、新しい薬を市場に投入する際の時間とコストを削減できるかもしれません。

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