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本文探讨了量子机器学习 (QML) 在药物发现中的变革潜力。QML 利用量子计算和先进的机器学习来加速候选药物的识别、预测分子相互作用和优化化合物。关键应用包括高效虚拟筛选、分子模拟和预测建模。虽然前景光明,但 QML 面临着技术挑战,需要量子专家和制药研究人员之间的合作。总之,QML 提供了一种更快、更经济的药物开发途径,有可能重塑制药行业并推动医学科学的发展。
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