• 큐비트(Qubit): 0 또는 1 중 하나의 값을 갖는 디지털 비트와 달리, 0과 1이 동시에 존재(중첩, superposition)할 수 있으며,
• 여러 큐비트가 얽힘(entanglement)을 통해 서로 강한 상관관계를 형성할 수 있습니다.

신약 개발 속도 향상

1. • 분자 동역학(MD)나 전산 화학(CADD)에서는 거대 분자의 전자 상호작용을 정확히 계산하기 위해 막대한 자원이 필요합니다.
   • 양자컴퓨터는 분자의 슈뢰딩거 방정식을 직접 풀어, 고전적 방법보다 정밀하고 빠른 시뮬레이션을 수행할 잠재력이 있습니다.

단백질-리간드 도킹 및 단백질 구조 예측

1. • 단백질 활성 부위와 약물 분자가 결합하는 자세(docking)를 찾는 과정은 복잡한 최적화 문제입니다.
   • 큐비트를 이용하면 탐색 공간을 병렬적으로 훑어볼 수 있어, 신규 물질 스크리닝을 가속하고 정확도를 높일 수 있습니다.

바이오 빅데이터 분석

1. • 유전체 데이터, 단백질 상호작용 망, 생물학적 이미지 등 방대한 데이터를 다루는 바이오인포매틱스에 양자 알고리즘을 적용할 경우, 정렬·분류·최적화 작업의 속도가 크게 개선될 수 있습니다.

양자 머신러닝(QML)

1. • 양자적 중첩과 얽힘을 활용해 고차원 데이터에서 복잡한 패턴을 학습하는 데 유리합니다.
   • 적은 양자 파라미터로도 기존 딥러닝 수준의 성능을 구현해, 고성능·경량 모델을 실현할 잠재성이 제시되고 있습니다.

중첩(Superposition)

1. • 하나의 큐비트는 0 상태와 1 상태가 동시에 공존할 수 있습니다.
   • 예: 비유하자면, 전통적인 동전이 앞(0)이나 뒤(1) 중 하나로만 놓여 있다면, 양자 동전은 ‘앞과 뒤가 동시에 떠 있는’ 상태가 가능하다고 할 수 있습니다.

얽힘(Entanglement)

1. • 두 개 이상의 큐비트가 서로 얽히면, 한 큐비트의 상태가 결정되는 순간 다른 큐비트의 상태도 동시에 결정됩니다.
   • 이를 통해 양자컴퓨터는 복합 정보를 병렬로 처리할 수 있어, 특정 유형의 알고리즘을 지수적으로 빠르게 계산할 수 있습니다.

측정(Measurement)의 특징

1. • 중첩된 상태의 큐비트는 측정 순간 한 가지 상태(0 또는 1)로 결정됩니다.
   • 계산 과정에서 이 측정을 잘 활용·제어함으로써, 고전 컴퓨터와는 다른 문제 해결 경로를 찾게 됩니다.

양자 분자 시뮬레이션

1. • Variational Quantum Eigensolver(VQE) 등을 활용해 소분자의 전자구조를 정밀 계산 → 후보물질 결합 친화도 예측
   • 단백질-리간드 상호작용 에너지 계산을 고전적 방법 수준(혹은 그 이상)으로 빠르게 시도할 수 있음

양자 기반 단백질 도킹

1. • 도킹 문제를 QUBO(이진 최적화) 형태로 변환 → 양자 어닐링 or 게이트 기반 QAOA로 최적 해 탐색
   • 실험적 결과로, RMSD 2Å 이하 정확도를 높게 달성한 연구 사례가 있으며,
   • 향후 더 큰 단백질-약물 결합을 다룰 수 있게 되면 신약개발 파이프라인에서 가치를 증명할 것으로 기대

바이오인포매틱스 최적화

1. • 유전체 서열 정렬, 단백질 상동성 검색 등 조합 최적화가 빈번한 작업에 양자 알고리즘을 적용
   • 전장 유전체 규모 분석을 단시간에 수행하거나, 희귀 변이 탐지를 개선하는 기회가 열림

양자 머신러닝(QML)

1. • QSVM, VQC와 같은 양자 모델로, 단백질 특성 데이터를 분류하거나 암 유전자 발현을 예측
   • 적은 파라미터로 딥러닝 수준 성능을 보이는 사례가 보고되어,
   • 소규모·잡음 있는 바이오 데이터에 특화된 모델로 자리매김할 가능성

큐비트 수 증가, 오류율 감소

1. • 양자컴퓨터 하드웨어는 매년 큐비트 수를 늘리고 에러 보정 기술을 발전시키고 있습니다.
   • 가까운 미래에, 현재 소규모 구현한 아이디어들을 대규모 문제로도 확장하게 될 것입니다.

산학연 공동 연구로 가속

1. • 전 세계 연구기관·기업들이 PoC(개념증명) 단계부터 공동 연구를 활발히 진행 중
   • IBM, 구글, IonQ 등과 협업하거나, Qiskit 등 오픈소스 프레임워크를 사용해 초기 실증이 가능

진온바이오텍과 함께하는 양자 바이오 연구

1. • 당사(진온바이오텍)는 단백질칩 연구와 AI/빅데이터 역량을 융합하여,
   • 양자컴퓨팅을 활용한 신약 후보 발굴, 단백질 상호작용 예측, 바이오 빅데이터 분석 등을 지원합니다.
   • 초기 기획 단계부터 파트너와 공동 연구 가능 합니다.

Qiskit 사용 교육 & PoC 프로젝트

양자 화학 시뮬레이션 또는 양자 머신러닝 데모 제공

글로벌 제약사·연구소와의 공동 과제 연결