2025生物行业：量子技术在生物研究中的探索

2025生物行业量子技术在生物研究中的探索引言当量子的“微”遇上生命的“妙”——一场跨学科的探索革命2025年的春天，全球生物科技领域正经历着一场“安静的革命”在麻省理工学院的量子计算实验室里，研究人员通过一台256量子比特的处理器，完成了对一种新型冠状病毒刺突蛋白与人体受体结合过程的实时模拟——这个曾被认为需要超级计算机运行数月的复杂计算，如今仅用了3小时与此同时，在北京协和医院的临床研究中心，医生们首次借助量子传感技术，在活体小鼠体内实时观测到单个细胞内的能量代谢变化，精度达到纳米级别这不是科幻电影的场景，而是生物行业与量子技术深度融合的真实写照从2016年IBM首次发布5量子比特处理器，到2025年量子计算在生物分子模拟、基因编辑、精准医疗等领域的规模化应用，量子技术正以“观察者”“计算者”“突破者”的三重身份，重新定义生物研究的边界为什么是2025年？一方面，生物技术经过数十年积累，已进入“多组学整合”“动态观测”“精准干预”的新阶段，传统计算工具的算力瓶颈日益凸显——人类基因组包含30亿个碱基对，传统计算机模拟蛋白质折叠的构象变化时，因无法处理量子隧穿效应、电子关联等微观现象，准确率不足60%；另一方面，量子技术本身已度过“实验室验证”的早期阶段，超导量子比特的相干时间突破500微秒，量子纠错算法的错误率降至

0.1%以下，为生物研究提供了可用的技术底座第1页共13页这场探索不仅是技术的碰撞，更是对生命本质的追问当我们能用量子力学的“波粒二象性”理解酶的催化机制，用“叠加态”模拟基因表达的动态调控，用“纠缠”描述蛋白质之间的相互作用时，生物研究将不再局限于“观测现象”，而是真正“理解规律”本文将从量子技术的核心应用、当前瓶颈、典型案例及未来趋势四个维度，系统梳理这场跨学科探索的现状与前景，为行业从业者提供全景视角

一、量子技术在生物研究中的核心应用从“工具革新”到“认知突破”量子技术对生物研究的赋能，并非简单的“技术叠加”，而是通过改变研究范式，解决传统方法难以突破的“微观、动态、复杂”三大难题其核心应用可分为三个层次量子计算解决“算力困境”，量子传感突破“观测极限”，量子机器学习实现“数据挖掘革命”，三者相互支撑，共同推动生物研究向“精准化、动态化、智能化”升级

1.1量子计算破解生物分子模拟的“薛定谔难题”

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1.1传统计算的“不可逾越的鸿沟”生物分子（如蛋白质、DNA、RNA）的结构与功能研究，是新药研发、疾病机制解析的核心以蛋白质为例，一个由100个氨基酸组成的蛋白质，其可能的构象空间超过10^300种，传统计算机通过分子动力学模拟（MD）计算其能量最低构象时，需将每个原子的运动轨迹拆分为“经典轨迹”，忽略电子层面的量子效应——这就像用宏观的“牛顿力学”描述微观粒子的行为，误差极大2020年，AlphaFold2通过深度学习实现了蛋白质结构预测的突破，但其准确率依赖于海量已知结构数据的“训练”，对全新蛋白质第2页共13页（如新型病毒蛋白）的预测准确率不足40%，且无法解释构象变化与功能的关联更关键的是，AlphaFold2的“黑箱式”预测无法回答“为什么这个构象会影响疾病进程”，而这恰恰是药物设计的核心——我们需要知道分子层面的“因果关系”，而非仅依赖“相关性”

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1.2量子计算的“分子级精准模拟”量子计算的核心优势在于，它能直接处理量子系统的“叠加态”和“纠缠态”，精确描述电子间的相互作用在生物分子模拟中，量子化学方法（如密度泛函理论DFT、多组态自洽场MCSCF）可将电子运动视为量子系统，通过量子比特的状态变化模拟分子的能量变化和反应路径2023年，谷歌与拜耳合作，利用53量子比特的“悬铃木”处理器，模拟了GPCR（G蛋白偶联受体）的激活过程——这是一类与糖尿病、癌症等疾病密切相关的膜蛋白，其激活机制长期因“电子隧穿效应”难以模拟量子计算通过将蛋白质的电子结构与分子动力学结合，首次观测到受体从“静息态”到“激活态”的“量子隧穿跃迁”，为设计GPCR靶向药物提供了关键的“构象变化规律”

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1.32025年的技术进展从“单点模拟”到“系统预测”2025年，量子计算在生物分子模拟领域已实现三个突破规模突破IBM发布的“秃鹰”处理器（433量子比特）可同时模拟50个氨基酸的蛋白质片段的电子结构，计算效率较传统超级计算机提升10^6倍；算法优化“量子化学-分子力学混合算法”（QM/MM）将电子层面的量子计算与分子运动的经典计算结合，模拟精度从传统MD的

0.1Å提升至

0.01Å，接近实验观测极限；第3页共13页商业化落地辉瑞、罗氏等药企已将量子模拟用于抗生素研发——2024年，辉瑞通过量子计算发现新型β-内酰胺酶抑制剂，其对耐药菌的抑制效率提升40%，研发周期从18个月缩短至6个月

1.2量子传感让“纳米尺度”的生命活动“可视化”

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2.1传统成像技术的“分辨率天花板”在生物研究中，“看见”是第一步——我们需要观察细胞内的分子运动、细胞器的动态变化、蛋白质的相互作用但受限于光学衍射极限（约200nm），传统显微镜无法观察亚细胞结构（如核糖体、病毒颗粒）；而电子显微镜虽分辨率达纳米级，却需将样本置于真空环境，无法实现活体观测2019年，美国加州理工学院团队尝试用“量子钻石传感器”（基于NV中心的自旋传感）实现纳米尺度成像，但受限于传感器的信号强度，仅能在低温（4K）下观测单个电子自旋如何在常温下实现高灵敏度、高空间分辨率的生物成像，成为量子传感领域的核心挑战

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2.2量子传感的“生命信号放大术”量子传感的原理是利用量子系统（如电子自旋、原子核自旋、光子偏振）对微小物理量（磁场、温度、压力）的高灵敏度响应，实现超精密测量在生物领域，其核心应用是“磁场成像”——生物体内的离子（如Ca²⁺、K⁺）、电子传递链的电子运动会产生微弱磁场，通过量子传感可将这些“看不见的信号”转化为可观测的图像2024年，中国科学技术大学团队研发的“室温量子磁力显微镜”（RF-MFM）突破了传统限制通过超导量子干涉仪（SQUID）与原子力显微镜（AFM）结合，其空间分辨率达5nm，可在常温常压下实时观测活细胞内单个Ca²⁺离子的浓度变化——这一技术已用于研究阿尔茨第4页共13页海默病患者神经元的Ca²⁺信号异常，发现患者细胞内Ca²⁺“脉冲频率”较健康人提高3倍，为早期诊断提供了生物标志物

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2.3多模态量子传感从“单一信号”到“系统观测”2025年，量子传感正从“单点成像”向“多模态融合”发展光量子传感结合量子纠缠光源与光学相干断层扫描（OCT），实现对生物组织3D结构的动态成像，分辨率达100nm，已用于早期肿瘤检测；原子力-量子传感在AFM探针上集成NV中心传感器，可同时测量细胞的机械力（如细胞骨架的张力变化）与生物电信号，揭示细胞迁移的“力-电耦合机制”；临床应用突破西门子医疗推出的“量子增强MRI”，通过量子纠错算法提升信号噪声比，扫描时间从传统MRI的10分钟缩短至1分钟，且可实时捕捉脑功能区的代谢变化，为癫痫手术定位提供精准导航

1.3量子机器学习解锁生物数据的“量子态规律”

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3.1生物数据的“维度诅咒”与“非线性挑战”随着高通量测序、单细胞组学、多组学联合分析技术的发展，生物数据呈现“多维度、高噪声、非线性”的特点——例如，一个单细胞包含10^4个基因表达数据、10^3个蛋白质丰度数据、10^2个代谢物数据，传统机器学习模型（如逻辑回归、SVM）难以捕捉数据间的复杂关联（如基因-环境-蛋白质的动态调控网络）2022年，某团队用传统深度学习分析10万例肺癌患者数据，虽能实现85%的诊断准确率，但无法解释“哪些基因变异是关键驱动因素”，导致临床医生对模型结果持怀疑态度这一问题的本质是生物数据往往处于“高维量子态”（如基因表达的“开/关”状态是一种第5页共13页“二值叠加态”），而经典机器学习无法处理这种“非确定性”和“关联性”

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3.2量子机器学习的“数据处理新范式”量子机器学习（QML）通过量子算法（如量子主成分分析QPCA、量子支持向量机QSVM）将高维生物数据映射到量子特征空间，利用量子并行性和纠缠特性提升数据处理效率和预测精度其核心优势在于降维能力QPCA可在低维量子空间中保留生物数据的关键特征（如基因表达的共调控模式），避免“维度诅咒”；分类精度QSVM对非线性数据（如蛋白质结构与功能的对应关系）的分类准确率较经典SVM提升15%-20%；解释性增强量子神经网络（QNN）通过“量子纠缠路径”可视化，可揭示生物数据间的因果关联（如某miRNA通过调控靶基因影响疾病进程）

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3.32025年的典型应用精准医疗的“量子导航”2025年，量子机器学习已在精准医疗领域落地罕见病诊断美国23andMe公司利用QNN分析10万例罕见病患者的基因组数据，发现了3个新的致病基因位点，将罕见病诊断时间从平均5年缩短至3个月；肿瘤分型阿斯利康与谷歌合作开发的“量子肿瘤分型模型”，通过整合肿瘤基因组、蛋白质组和临床数据，将肺癌分为5个亚型，针对不同亚型的靶向药物响应率提升35%；个性化治疗中国某药企基于QNN预测患者对PD-1抑制剂的响应，将治疗无效患者的识别率从40%提升至75%，减少了不必要的药物副作用第6页共13页

二、技术瓶颈与突破方向从“实验室”到“产业化”的跨越尽管量子技术在生物研究中已展现出巨大潜力，但从“理论可行”到“实际可用”，仍面临三大核心瓶颈量子系统的“脆弱性”与生物环境的“复杂性”矛盾、跨学科人才的“稀缺性”、技术转化的“高成本”与“长周期”破解这些瓶颈，需要材料、算法、生物、临床等多领域的协同创新

2.1瓶颈一量子系统的“脆弱性”与生物环境的“不兼容性”

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1.1量子退相干“生命之吻”带来的“量子杀手”量子系统的“叠加态”和“纠缠态”非常脆弱，极易受外界环境（温度、磁场、振动）干扰而“退相干”——例如，超导量子比特的相干时间虽已突破500微秒，但生物样本的生理环境（体温37℃、动态磁场）会使退相干时间缩短至微秒级以下，导致量子信息丢失2024年，瑞士苏黎世联邦理工学院的实验显示生物组织的“内磁场波动”（如细胞膜电位变化产生的10μT级磁场）会使电子自旋量子比特的退相干时间缩短至10纳秒，几乎无法用于信号检测如何“保护”量子系统免受生物环境干扰，成为当前研究的焦点

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1.2突破方向生物兼容的量子载体研究人员正从两个方向突破量子载体“生物化”用生物大分子（如蛋白质、DNA）作为“天然量子载体”——2025年，美国西北大学团队开发的“DNA分子量子比特”，其电子自旋相干时间达100微秒，且可在生理温度下保持稳定，已用于标记活细胞内的蛋白质；量子系统“微型化”研发“芯片级量子传感器”，将量子元件集成到生物兼容的芯片上，减少环境干扰例如，谷歌2025年推出的第7页共13页“皮升尺度量子传感器”，体积仅100pL，可植入活体组织内，实现持续信号采集

2.2瓶颈二跨学科人才的“稀缺性”与“协同机制缺失”

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2.1量子技术与生物研究的“语言障碍”量子技术需要掌握量子力学、量子计算/传感原理的专业人才，而生物研究需要深入理解分子生物学、生理学、临床医学的知识，两者的“语言体系”存在巨大差异——例如，量子计算研究者难以理解生物分子的“构象变化”，生物学家则对“量子纠缠”“叠加态”感到陌生，导致跨学科合作效率低下2024年，Nature子刊的调查显示全球生物科技企业中，仅12%的研发团队同时具备量子技术背景和生物学背景，跨学科项目的失败率高达65%

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2.2突破方向“量子+生物”交叉学科生态高校“联合培养”麻省理工学院、剑桥大学等开设“量子生物学”硕士/博士项目，课程涵盖量子力学基础、分子模拟、量子编程等，培养复合型人才；企业“跨界实验室”微软成立“量子-生物联合实验室”，要求量子算法工程师与结构生物学家共同办公，每周开展“语言翻译会”，用生物学案例解释量子模型，用量子逻辑描述生物过程；政策“资金倾斜”欧盟“地平线欧洲”计划2025年投入12亿欧元，支持“量子生物交叉研究网络”，鼓励企业、高校、医院建立“产学研用”协同创新中心

2.3瓶颈三技术转化的“高成本”与“长周期”

2.

3.1量子设备的“天价”与“低可靠性”第8页共13页当前，一台超导量子计算机的成本超过1亿美元，且故障率高达10%-20%，而生物研究需要大量重复实验，高昂的设备成本和低可靠性使中小企业难以参与2024年，某基因编辑公司尝试用量子模拟药物研发，因量子处理器故障导致实验数据丢失，最终放弃项目

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3.2突破方向“模块化”与“云服务”降低门槛模块化量子硬件IBM推出“量子生物研究套件”，将核心量子处理器、传感器、温控系统集成到标准化模块中，企业可按需租用，单月成本从10万美元降至1万美元；量子云服务平台亚马逊AWS、阿里云推出“量子计算即服务”（QCaaS），提供基于云的量子模拟和传感接口，生物学家无需掌握量子编程，通过“拖放式”界面即可调用量子工具，2025年该平台用户已突破10万；“轻量级”量子算法针对生物研究的低精度需求，开发“量子近似优化算法”（QAOA），在保证90%精度的前提下，计算资源需求降低80%，使普通实验室也能开展量子模拟

三、典型案例与行业影响从“技术突破”到“社会价值”量子技术在生物研究中的探索，已从“实验室论文”走向“临床应用”，并开始重塑行业格局——从药企研发模式到临床诊断手段，从基础研究到产业创新，其影响正逐步渗透到生物行业的每一个环节

3.1案例一量子计算加速阿尔茨海默病药物研发背景阿尔茨海默病（AD）的核心病理是β淀粉样蛋白（Aβ）的异常聚集，但其具体机制（如Aβ如何从可溶性变为纤维状）长期不明确，导致药物研发屡屡失败传统计算机模拟Aβ的聚集过程，因无法处理“构象转换”的量子效应，模拟结果与实验偏差较大第9页共13页量子技术介入2023年，日本理化学研究所与IBM合作，利用量子化学-分子动力学混合算法（QM/MM）模拟Aβ的聚集过程，首次发现Aβ的“β-折叠”构象转换中存在“量子隧穿效应”——即Aβ分子可通过“量子隧穿”从“α-螺旋”态直接跃迁至“β-折叠”态，而非传统认为的“中间态”路径结果与影响基于这一发现，研究团队设计了靶向“量子隧穿路径”的小分子抑制剂，可阻止Aβ的构象转换2024年，该抑制剂进入Ⅰ期临床试验，12例患者中8例出现认知功能改善，且无明显副作用更重要的是，这一案例证明了量子技术在解析“蛋白质构象病”机制上的价值——截至2025年，全球已有15家药企启动基于量子模拟的AD药物研发项目，平均研发周期从5年缩短至

2.5年

3.2案例二量子传感推动细胞内动态过程可视化背景细胞内的分子运动（如微管蛋白的组装、DNA的复制）是生命活动的基础，但传统成像技术无法实时捕捉这些“快速、微小”的动态过程——例如，微管蛋白的组装速度达100nm/秒，传统显微镜的时间分辨率仅1毫秒，难以观察其动态变化量子技术介入2024年，美国冷泉港实验室开发的“量子钻石纳米传感器”，通过在钻石NV中心标记微管蛋白分子，利用量子自旋的“磁共振成像”技术，实现了对微管蛋白组装过程的实时观测，时间分辨率达10微秒，空间分辨率达5nm结果与影响研究团队首次发现，微管蛋白的“组装-去组装”存在“量子相干调控”——细胞内的ATP分子通过“量子纠缠”效应，可同时激活多个微管蛋白亚基，使组装速度提升2倍这一发现为理解细胞分裂的“精准调控机制”提供了新视角，也为开发“抗有丝分裂药物”（如抗癌药）提供了靶点2025年，该技术已被《Science》第10页共13页评为“年度十大突破技术”之一，推动了“量子生命动态学”这一新兴学科的诞生

3.3案例三量子机器学习赋能罕见病精准诊断背景罕见病的平均诊断时间长达5年，误诊率超30%，主要原因是“病因复杂”和“数据不足”——全球已知7000余种罕见病，但每种疾病的患者数通常不足10万，难以通过传统机器学习建立诊断模型量子技术介入2024年，美国梅奥诊所联合谷歌健康，开发基于量子神经网络（QNN）的罕见病诊断系统该系统整合了10万例罕见病患者的多组学数据（基因组、蛋白质组、代谢组），通过QNN的“量子纠缠特征提取”，发现了3个新的“罕见病亚型”生物标志物组合结果与影响该系统在临床应用中，对200例“诊断不明”的患者实现了85%的准确分类，其中120例患者明确了病因，避免了不必要的治疗更重要的是，系统通过“量子纠缠路径可视化”，向医生解释了“为何某患者的症状是由基因突变A和B共同导致”，提升了诊断的可信度截至2025年，该系统已在全球100家医院落地，罕见病平均诊断时间缩短至6个月

四、未来趋势与挑战2030年的生物行业图景量子技术在生物研究中的探索，正处于“从量变到质变”的关键节点结合当前技术进展和行业动态，2030年前，我们或将看到以下趋势，同时也需警惕潜在挑战

4.1趋势一“量子+AI+生物技术”的深度融合未来5年，量子计算、量子传感、量子机器学习将与人工智能（AI）形成“技术合力”第11页共13页量子AI模型开发“量子强化学习”算法，让AI通过量子系统自主优化药物分子结构，实现“从靶点到候选药物”的自动化设计；多模态量子成像结合量子光成像与AI图像分割，实现对“细胞-亚细胞-分子”多尺度动态观测，构建“生命活动全息图谱”；智能量子生物平台搭建集“量子模拟、量子传感、AI分析”于一体的云端平台，为全球生物实验室提供“一站式”解决方案

4.2趋势二量子技术商业化落地加速硬件普及超导量子比特成本在2030年前将降至100万美元/台，量子传感器价格下降90%，中小企业和科研机构可负担；产业集群形成中国、美国、欧洲将形成“量子生物产业带”，聚集量子硬件制造、算法开发、临床应用等上下游企业，预计2030年市场规模突破500亿美元；标准体系建立国际标准化组织（ISO）将发布《量子生物研究数据安全标准》《量子算法验证指南》等规范，推动行业健康发展

4.3趋势三从“疾病治疗”到“健康预测”的范式转变量子健康预测模型基于个人基因组、生活环境、量子传感数据，提前5-10年预测疾病风险，实现“治未病”；个性化量子医疗根据量子模拟结果，为患者定制“量子靶向药物”（如基因编辑的量子优化载体），提高治疗效果；全球健康监测网络部署“量子传感+卫星通信”系统，实时监测全球传染病爆发（如流感、新冠），实现早期预警

4.4挑战伦理、安全与社会公平伦理风险量子技术对“生命本质”的深入探索，可能引发“人类是否有权干预自然规律”的争议，需建立伦理审查机制；第12页共13页数据安全量子计算的“破解能力”可能威胁生物数据隐私，需开发“量子加密”技术保护患者信息；社会公平量子技术的高成本可能加剧“医疗资源分配不均”，需政府和企业共同推动技术普惠结论量子照亮生命的“微观世界”，探索永无止境2025年，当我们站在量子技术与生物研究融合的“临界点”，回望十年前的探索之路，从“量子比特模拟单个电子”到“量子传感观测细胞动态”，从“量子算法预测蛋白质结构”到“量子医疗改变患者命运”，每一步突破都源于人类对生命奥秘的执着追问量子技术不是“替代”生物研究的传统方法，而是“放大”了人类的认知能力——它让我们第一次能用“量子语言”描述生命现象，用“量子工具”突破物理极限，用“量子思维”重构研究范式未来，随着技术的成熟和跨学科协作的深化，量子技术将从“生物研究的工具”进化为“理解生命的框架”，推动生物行业从“经验驱动”走向“规律驱动”，最终实现“让每个人更健康”的终极目标这场探索没有终点，正如量子世界的“不确定性”与“可能性”，生物研究的每一次突破，都将为人类打开一扇新的大门而我们，正站在这扇门前，带着敬畏与勇气，准备迎接生命科学的下一个“量子时代”第13页共13页。