양자 컴퓨터가 신약 개발에 좋은 이유?

양자 컴퓨터를 사용하면 기존 컴퓨터보다 신약 개발을 빠르고 정확하게 만들 수 있습니다. 기존 컴퓨터는 0과 1로 된 이진법 반도체를 사용하지만 양자 컴퓨터는 0과 1 뿐만 아니라 동시에 가질 수 있는 큐비트를 사용하여 많은 양의 정보를 동시에 처리할 수 있습니다.

양자 컴퓨터의 등장

양자 컴퓨터가 신약 개발을 단축시킬 수 있는 단계

신약 개발 과정에서 양자컴퓨터 활용 예시

양자 컴퓨터의 등장

우리가 흔히 사용하는 컴퓨터는 0과 1이라는 두 가지 상태만 가질 수 있는 비트를 이용하여 정보를 처리하는 과정을 거칩니다. 이때 정보를 처리하는 반도체는 0과 1을 처리하는 트랜지스터가 수억 개가 들어가 있죠. 결국 0과 1로 정보를 처리한다는 뜻은 전기신호의 유무로 표현되며, 전기신호를 반복적으로 on/off 하여 복잡한 계산도 해낼 수 있는 연산의 반복 시스템인 것이죠.

이러한 방식은 직렬로 처리하는 개념이기 때문에 방대한 데이터를 한 번에 처리할 수 없었습니다.

하지만 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터를 병렬로 처리할 수 있는 양자 컴퓨터가 등장했으며, 이러한 개념은 방대한 양을 한꺼번에 동시에 처리할 수 있습니다. 기존 컴퓨터와 처리하는 방식이 완전히 다른데, 가장 큰 차이점은 정보를 처리하는 단위 개념이 다릅니다. 기존 컴퓨터가 비트라는 단위를 사용하는 반면, 양자컴퓨터는 큐비트를 사용하죠.

• 비트(Bit)
  • 기존 컴퓨터의 기본 단위 : 0 또는 1의 두 가지 상태로 표현할 수 있습니다.
  • 한번에 하나의 값 : 비트는 한 번에 하나의 값만 표현할 수 있습니다.
  • 순차적인 연산 : 비트를 이용한 컴퓨터는 문제를 순차적으로 해결하는 특징이 있습니다.
    
• 큐비트(Qubit)
  • 양자컴퓨터의 기본 단위 : 0과 1의 상태를 동시에 가질 수 있는 중첩 상태를 가지고 있습니다.
  • 무한한 가능성 : 큐비트는 0과 1 사이의 모든 값을 나타낼 수 있으며, 이는 무한한 가능성을 의미하죠.
  • 병렬연산 : 큐비트는 중첩 상태를 이용하여 여러 계산을 동시에 수행할 수 있습니다.

큐비트는 0과 1의 상태를 동시에 가질 수 있는 특징이 있습니다. 이는 중첩효과라고 하며, 마치 동전을 던졌을 때 앞면과 뒷면이 동시에 나올 수 있는 개념입니다. 또한 큐비트 여러 개가 서로 얽혀서 하나의 상태로 존재할 수 있는 얽힘이라는 현상도 가지고 있죠.

일반인들의 경우 현대 물리학으로는 이해할 수 없지만, 과학자들은 양자 세계에서는 그것이 가능하다고 하니 신기할 따름입니다.

따라서 양자컴퓨터는 중첩과 얽힘이란 효과를 가지고 있기 때문에 기존 컴퓨터보다 훨씬 많은 양의 정보를 동시에 처리할 수 있으며, 이러한 과정은 여러 가지 계산을 동시에 병렬로 수행하는 능력이 있다는 뜻입니다.

일반인 입장에서는 양자역학을 깊이 알 수는 없지만, 왜 신약개발에 양자 컴퓨터가 우월한지 정도의 개념을 알고 있으면 투자를 위한 기업 탐색이나 양자 컴퓨터에 관심이 있는 일반인들에게는 도움이 될 것입니다.

양자 컴퓨터가 신약 개발을 단축시킬 수 있는 단계

기본적으로 지금까지 현대 과학으로는 신약 개발은 매우 복잡하고 시간이 오래 걸리는 과정을 거쳐서 개발됩니다. 먼저 신약이 어떤 단계를 거쳐서 개발이 되는지 알면 양자 컴퓨터가 어느 단계를 단축시킬 수 있는지 알 수 있습니다.

1단계 : 새로운 약물 후보 물질 발굴

효과가 있을지 모르는 수많은 화합물 중에서 유효한 물질을 찾아야 하며, 물질의 효과와 안전성 등을 고려한 효과적인 약물을 만들기 위해서 다양한 성분의 처적의 조합을 찾아야 하죠.

2단계 : 전임상 시험

사람에게 임상 시험을 하기 전에 약물의 독성, 부작용 등을 평가하기 위해 동물 실험을 거칩니다. 즉, 동물 모델에서 질병 치료 효과를 확인해야만 하죠.

3단계 : 임상 시험

이때 1상, 2상, 3상, 규제 기관 승인 과정을 거칩니다. 1상 시험은 건강한 사람을 대상으로 안전성 평가를 하고 2상에서는 환자를 대상으로 평가합니다. 3상에서는 대규모 환자를 대상으로 효능과 안전성을 확실히 입증해야 하며, 이러한 결과를 바탕으로 규제 기관 승인을 받아야 합니다.

4단계 : 시판 후 조사

시장에 출시된 후에도 부작용 발생 여부를 지속적으로 모니터링해야 하죠.

이러한 과정은 평균 10~15년 정도 걸린다고 알려져 있으며, 사람에게 투여되는 약물이기 때문에 수많은 단계와 높은 실패율, 엄격한 규제 등으로 인한 물리적인 시간이 필요한 거죠.

하지만 양자컴퓨터는 새로운 약물 후보 물질을 찾는 과정을 획기적으로 단축시켜 신약 개발 속도를 높일 수 있습니다.

가장 효과적인 부분은 신약 후보 물질 발굴 단계에서 빛을 바랄 것입니다. 즉 양자 컴퓨터를 활용하면 수많은 후보 물질 중에서 유효한 물질을 빠르게 선별할 수 있어서 전체 개발 기간을 단축시킬 수 있습니다.

단계	기존 컴퓨터 활용	양자 컴퓨터 활용	양자 컴퓨터 활용 내용
1단계 신약 후보 물질 발견	2~5년	상당한 단축 가능	분자 구조를 정확하게 시뮬레이션 약물과 표전 단백질의 상호작용 예측 유효한 후보물질을 빠르게 선별 방대한 화합물 데이터베이스를 빠르게 검색 새로운 약물 구조를 빠르게 디자인
2단계 전임상 시험	1~3년	유사
3단계 임상 시험	5~10년	단축 가능	방대한 임상 데이터를 빠르게 분석 약물의 효과를 예측하고 부작용을 조기에 발견
4단계 허가 및 심사	1~2년	유사

양자 컴퓨터가 개발 기간을 단축시킬 수 있는 단계는 1단계인 신약 후보 물질 발견 단계에서 극대화될 수 있습니다.

1. 타겟 단백질 선정 및 검증

• 단백질 구조 예측 : 양자 컴퓨터는 단백질의 3차원 구조를 더욱 정확하게 빠르게 예측할 수 있습니다. 이러한 과정이 실제 가능하다는 것이 이미 구글의 인공지능이 2024년 노벨화학상을 받았다는 사실만으로 더 이상 미래기술이 아니라는 의미로 받아들일 수 있습니다.
  • 또한 질병과 관련된 단백질의 구조를 규명하고, 약물이 작용할 수 있는 부위를 정확하게 찾아낼 수 있습니다. 기존에는 단백질 결정에 X선을 쏘아 패턴을 분석하여 구조를 밝히는 과정을 거치는데, 이 과정이 매우 오래 걸린다고 알려져 있습니다.
  • 이러한 과정을 양자컴퓨터를 이용하여 단백질 접힘 과정을 시뮬레이션하여 구조를 예측하는 데 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.
• 단백질-리간드 상호작용 예측 : 약물 후보 물질이 표적 단백질과 어떻게 상호작용하는지 정확하게 예측하는 것은 신약 개발의 핵심입니다. 양자컴퓨터는 이러한 상호작용을 더욱 정확하게 모델링하여 효과적인 약물 후보 물질을 선별할 수 있다고 알려져 있습니다.
  • 단백질 리간드 상호작용이란 우리 몸을 구성하는 다양한 단백질과 작은 분자가 서로 결합하여 특정한 기능을 수행하는 것을 말하는데 우리 몸안에서 끊임없이 일어나는 인체의 중요한 현상을 말하죠.
    

2. 신약 후보 물질 탐색 및 최적화

• 대규모 데이터 분석 : 양자컴퓨터는 방대한 양의 화합물 데이터를 빠르게 분석하여 새로운 약물 후보 물질을 발굴할 수 있습니다.

• 병렬처리 능력 : 양자컴퓨터는 큐비트라는 양자 비트를 이용하여 여러 상태를 동시에 중첩시켜서 치리할 수 있으며, 이러한 과정은 여러가지 계산을 동시에 수행하는 것과 같아 방대한 양의 화합물 데이터를 빠르게 분석하는 데 유리합니다.
  • 결국 다양한 가능성을 동시에 탐색하여 최적의 해답을 찾아낼 수 있다는 의미입니다.
• 복잡한 시뮬레이션 능력 : 분자는 매우 복잡한 구조를 가지고 있으며, 이들의 상호 작용을 정확하게 시뮬레이션하기 위해서는 엄청난 계산 능력이 필요하기 때문에 양자 컴퓨터의 양자역학적인 현상을 활용하여 분자 간의 상호 작용을 정확하게 예측하는데 활용할 수 있습니다.
• 분자 시뮬레이션 가속화 : 양자컴퓨터는 분자 시뮬레이션을 통해 약물 후보 물질의 성질을 예측하고, 더욱 효과적인 물질을 설계할 수 있습니다.
• 최적화 문제 해결 : 약물 분자의 구조를 최적화하는 문제는 복잡한 수학적 문제입니다. 양자컴퓨터는 이러한 최적화 문제를 효율적으로 해결하여 더욱 효과적인 약물 분자를 설계할 수 있습니다.
  

3. 독성 예측 및 약물 상호작용 예측

• 독성 예측 : 새로운 약물 후보 물질의 독성을 예측하는 것은 매우 중요합니다. 양자컴퓨터는 분자 수준에서의 상호 작용을 정확하게 모델링하여 독성을 예측하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 약물 상호작용 예측 : 여러 약물을 동시에 복용할 떄 발생할 수 있는 부작용을 예측하는 것은 환자의 안전을 위해 필수적입니다. 양자컴퓨터는 다양한 약물 간의 상호 작용을 예측하여 안전한 약물 처방을 가능하게 합니다.
  
  

신약 개발 과정에서 양자컴퓨터 활용 예시

결국 양자컴퓨터를 이용하여 신약 개발 과정에서 아래와 같이 활용될 수 있습니다.

• 신규 화합물 발굴 : 양자컴퓨터를 이용하여 방대한 화합물 라이브러리를 검색하고, 특정 질병에 효과적인 새로운 화합물을 빠르게 찾아낼 수 있습니다.
• 분자 시뮬레이션 : 양자컴퓨터를 이용하여 분자 구조를 정확하게 시뮬레이션하고, 약물과 표적 단백질의 상호 작용을 예측하여 약효를 높일 수 있습니다.
• 약물 설계 : 양자컴퓨터를 이용하여 기존 약물의 구조를 개선하거나 새로운 약물 구조를 디자인할 수 있습니다.

결론적으로, 양자 컴퓨터는 신약 개발의 패러다임을 바꿀 잠재력이 높다고 알려져 있습니다. 특히 신약 후보 물질 발굴 단계에서 양자 컴퓨터의 활용 가능성이 매우 높으며, 이를 통해 신약 개발 기간을 단축하고 성공률을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.