东丽株式会社

背景

追求最优解，而非近似解 Digital Annealer值得期待

摩尔定律^(注１) 中提到的计算机性能迭代正逐渐接近极限，与此相对的，作为下一代技术，量子计算备受期待。但现实中，能实际利用量子计算技术的具体解决方案尚且很少。在这样的背景下，富士通Digital Annealer采用退火（annealing）这一通用算法来解决“组合优化问题”，发挥数字技术的优势，将量子计算的优点通过数字电路进行再现。为了寻找将该方法运用到商业活动中的方法，富士通已经和多家企业推进相关共同研究，而东丽株式会社（以下简称“东丽”）就是其中之一。

首个共同研究项目的主题是“分子结构优化”，也就是验证是否可以利用Digital Annealer来预测蛋白质最稳定的结构。东丽医药研究所研究主管谷村隆次先生表示：“酵素、抗体、受容体等蛋白质的结构极其复杂，我们需要花费大量的精力做相关的实验来完成结构解析。”

想要通过实验解析蛋白质的结构，需要制作分子结构稳定的结晶，然后用X射线等对之进行分析。但是，如何制作稳定的蛋白质结晶本身就是一大难题。为了制作结晶，往往需要数月到半年，有时甚至需要一年的时间，即便如此，也可能并不能顺利结晶。因此，通过计算来预测蛋白质侧链 ^(注2) 配位^(注3) 的最优组合问题备受关注。

谷村先生解释说：“对最稳定结构进行预测的组合算法其实之前就有了。但是，传统的通用计算机由于能力所限，只能对较小的蛋白质进行预测。由于大蛋白质增加了很多侧链配位的组合，无法在实用时间内获得答案。”

Digital Annealer的诞生使得这一局面有望被打破。

• 注１
  摩尔定律是半导体行业的一个广为人知的定律，是指集成电路可容纳的元器件数量约每18个月便会增加一倍的经验法则
• 注2
  侧链是指从构成蛋白质的氨基酸主链分出来的部分
• 注3
  配位是指通过围绕单键旋转或围绕拥有孤对电子的原子进行立体反转而可相互变换的原子的空间配置

成果与展望

向In silico（计算机实验）的转变引领市场竞争格局变化

由于在本次共同研究项目中，东丽在通过Digital Annealer对蛋白质进行设计方面收获了信心，作为下一步，东丽将考虑开发一个设计程序来进行目标蛋白质的结构预测。目前，东丽和富士通共同研究的下一个课题也在计划当中。那就是尝试把它应用在东丽公司目前销售份额比较大的材料相关领域。两家公司还开始研究新算法的制定，以使用Digital Annealer 模拟聚合物和其他材料的开发。

另一方面，Digital Annealer也将从此次使用的1,024比特升级至第二代的8,192比特，从而可以应对更大规模的计算，适用范围也将更广泛，其可取得的成果也将更值得期待。

展望未来，谷村先生表示：“以前候补药品都是在随机评估后，再通过动物实验等来进行验证的。有高达100多万种可能性。未来我们希望可以通过计算缩减待评估的化合物数量，尽可能减少到100或者1,000左右”。也就是从In vivo（动物实验）向In vitro（试管实验）再向In silico（计算机实验）转变。

这一转变意味着新药研究开发竞争格局的变化。谷村先生表示：“In silico（计算机实验）精度提高的话，我们将以“智（慧）”取胜，而不再依靠规模化，期待这一时代的到来。”开拓未知领域，开启新篇章，东丽与富士通的共创举措将迈向新的高度。