В 2022 году рынок поиска лекарств оценивался в 55,46 миллиарда долларов, а к 2032 году эта цифра, как ожидается, увеличится более чем вдвое и составит 133,11 миллиарда долларов.
Это огромная сумма денег, но после таких событий, как COVID-19, мы теперь знаем, что время в равной степени важно в индустрии разработки лекарств.
Поскольку открытие новых лекарств занимает до десяти лет, а стоимость разработки растет, квантовые вычисления могут оказать значительное влияние в этой области. С точки зрения квантовых вариантов применения, разработка противовирусных препаратов широкого спектра действия принесет немедленные выгоды. Фармацевтическая промышленность становится все более цифровой с целью оптимизации и поддержания процессов на протяжении всего жизненного цикла разработки для экономии времени и затрат ресурсов в соответствии с появлением новых вычислительных технологий.
Во-первых, открытие соединений лекарств с помощью квантовых компьютеров займет заметно меньше времени, чем на классическом бизнес-компьютере, что сократит время исследований для получения качественных потенциальных клиентов с нескольких лет до нескольких месяцев или недель.
Основной деятельностью фармацевтических компаний является разработка методов лечения сложных заболеваний. Классические компьютеры обладают ограниченной вычислительной мощностью, и прогнозирование точного поведения молекул может занять годы. Квантовые вычисления могут значительно сократить раннее открытие лекарств и оптимизировать цикл разработки, значительно сокращая время до клиники.
Квантовые вычисления идеально подходят для оптимизации этого процесса, причем самым большим преимуществом квантовых вычислений является повышение точности вычислений по сравнению с точностью любого классического компьютера. Это значит, что качество компьютерных соединений улучшится.
Более того, в 2019 году фармацевтические компании потратили более 15% своей выручки на НИОКР, а некоторые — более 20%. Процесс исследований и разработок включает в себя идентификацию конкретных молекул, которые необходимо оптимизировать, проверку тысяч молекул, а затем их тестирование в контролируемых условиях, что может занять годы. Поэтому крайне важно, чтобы исходные молекулы были лучшего качества.
