量子计算通过利用叠加和纠缠等量子力学原理，为解决药物发现中复杂的计算问题提供了新的方法。传统计算机在模拟分子相互作用方面面临困难，因为涉及的变量呈指数级增长。量子计算机利用可以同时存在于多种状态下的量子比特，可以更有效地模拟这些相互作用。例如，模拟分子的行为——例如蛋白质如何折叠或药物如何与靶标结合——需要求解薛定谔方程，这对于大型分子在经典系统上是无法处理的。量子算法可以用更少的计算资源近似这些解，使研究人员能够探索在其他情况下难以分析的化学空间。
一个关键的应用是分子能级的计算，这对理解药物-受体结合至关重要。变分量子本征求解器 (VQE) 等算法结合了量子计算和经典计算，以估计分子的基态能量，这是一个决定稳定性和反应性的指标。例如，VQE 已在氢化锂 (LiH) 等小分子上进行测试，以验证其准确性。另一种算法，量子近似优化算法 (QAOA)，可以优化药物设计中的参数，例如识别最有效的分子结构。IBM 等公司以及 Zapata Computing 等初创公司已与制药公司合作探索这些方法。例如，罗氏 (Roche) 公司一直在研究量子计算在阿尔茨海默病研究中的应用，旨在比经典方法更准确地模拟淀粉样蛋白β相互作用。
尽管具有潜力，但当前的量子硬件面临噪声、量子比特数量有限和相干时间短等限制。目前大多数实际工作都采用混合量子-经典方法，其中量子处理器处理特定的子程序，而经典系统管理其余部分。纠错技术和基于云的量子平台（例如 IBM Quantum、Rigetti）允许研究人员在这些限制下进行实验。最近的里程碑包括模拟更大的分子，如咖啡因或青霉素前体，尽管这些仍然是小规模的概念验证。随着硬件的改进，量子计算可以通过减少实验室测试中的反复试验并实现精确的分子建模来加速药物发现。对于开发者而言，理解量子电路设计和混合算法集成将是为该领域从理论向应用科学演变做出贡献的关键。