21세기 첨단의료 3부 7장 2화

신약 개발과 '양자 알고리즘'

21세기 첨단의료 3부 7장 2화

- 신약 개발과 ‘양자 알고리즘’

신약 개발의 병목은 더 이상 실험 장비가 아니다.

문제는 계산의 정확도와 복잡성을 감당할 수 있는가에 있다.

그리고 그 해법으로 양자컴퓨팅이 의료 R&D의 테이블 위에 올라왔다.

1. 고전 컴퓨팅의 물리적 한계

현재 신약 개발에서 사용하는 계산 방식은 크게 세 가지다.

분자동역학(MD) 시뮬레이션.

양자화학 계산(DFT 등).

머신러닝 기반 예측 모델.

이 중 가장 정확한 것은 전자 수준을 다루는 양자화학 계산이지만, 분자 크기가 커질수록 계산량은 기하급수적으로 증가한다.

예를 들어 단백질–리간드 결합 문제는 전자 상호작용 항이 수십만 개 이상으로 늘어나며 고전적인 슈퍼컴퓨터에서도 근삿값에 의존할 수밖에 없다.

이 지점이 바로 고전 컴퓨팅의 물리적 한계다.

2. 양자컴퓨팅이 ‘맞는 문제’를 푸는 이유

양자컴퓨팅의 강점은 속도가 아니라 문제 적합성이다.

분자의 전자 구조는 본질적으로 양자역학적 시스템이며, 이를 고전 컴퓨터로 흉내 내는 것은 아날로그시계를 디지털로 모사하는 것과 비슷하다.

양자컴퓨터는 다음과 같은 방식으로 접근한다.

전자 상태 → 큐비트 상태로 직접 매핑

중첩 → 다중 결합 가능성 동시 계산

얽힘 → 전자 간 상관관계 자연스럽게 표현

즉, 분자를 분자로 계산한다는 점에서 패러다임이 다르다.

양자 컴퓨터

3. 실제 적용 영역: 어디가 먼저 바뀌나