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药物发现是一个复杂的过程，涉及新分子的识别、开发和严格测试。这个过程通常需要十年以上，花费高达 25 亿美元，给制药行业带来巨大的财务风险，因为不成功的药物开发周期可能导致总投资损失 [1–3]。为了满足提高药物发现效率和创新的迫切需求，先进的计算工具正在被整合到传统的药物研究方法中。与此同时，生成模型已经成为分子设计的突破性技术 [4–7]。生成模型使用机器学习技术来学习给定数据集中原子和键的底层分布。然后利用这些知识通过称为逆向分子设计的过程创建具有特定、预定义属性的分子 [8–10]。这些模型特别擅长探索广阔的化学空间，估计包含约 10 60 个类药物分子，从而有效地识别潜在的候选药物 [11]。
量子计算增强算法揭示 KRAS 的新型抑制剂
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