据报道，新型冠状病毒疫情正在证明，人类必须在某种病毒成为疫情之前更快地识别病毒并减小其影响。因为在当今全球，病毒的传播比以往任何时候都更快、更远和更频繁。

生物技术企业家沙克尔（Noor Shaker）教授认为，一旦量子计算取得突破，那么新疫苗或药物的研发在几天内就可以完成。

如果说新型冠状病毒教会了人类什么，那就是，尽管自1918年西班牙流感爆发以来，人类识别和治疗流行病的能力已大大提高，但仍有很大的改进空间。

在过去的几十年里，人类在提高快速检测能力方面取得了巨大的进步，仅仅用了12天的时间就用新技术绘制出了新型冠状病毒的外部“突刺”蛋白。而在上世纪80年代，对艾滋病病毒（HIV）进行类似的结构分析花了四年时间。

生物技术企业家沙克尔（Noor Shaker）教授强调了目前药物研发过程中的一个主要问题：高度依赖于经验。

分子制造出来后需要进行测试，而不能预先准确地预测它的效果。测试过程本身是漫长、乏味、繁琐的，而且可能无法预测未来的并发症，只有当分子大规模部署时才能得出结论，这大幅降低了药物研发领域的成本与效益比。虽然人工智能/机器学习工具已经开发和部署优化了某些流程，但它们在流程中的关键任务上的效率是有限的。

理想情况下，减少时间和成本的一个好方法是将人类当前进行的昂贵且时间效率低下的研发和测试过程转移到计算机模拟环境下。

今天人类已经可以获得分子的数据库，如果人类有无限的计算能力，就可以简单地扫描这些数据库并计算每个分子是否可以用于新型冠状病毒的治疗或疫苗。我们只需将这些分子输入到模拟环境中，然后在化学空间中进行筛选，以找到问题的解决方案。

如果坚持用传统计算机，那人类永远无法实现这个目标。为什么量子计算机在模拟分子方面比传统计算机好得多？

电子以一种强烈相关的方式在分子中扩散，每个电子的特性在很大程度上依赖于其相邻电子的特性。这些量子关联（或纠缠）是量子理论的核心，使得用经典计算机模拟电子非常棘手。

新型冠状病毒的“外突”蛋白包含成千上万个原子，因此传统计算机完全难以应付。蛋白质的大小使它们难以用经典的模拟方法精确地模拟出来，即使在当今最强大的超级计算机上也是如此。

虽然化学家和制药公司使用超级计算机来模拟分子(尽管没有蛋白质那么大)，但他们现在使用的是非常粗糙的分子模型，这些模型无法捕捉完整模拟的细节，从而导致估计上存在巨大误差。

可能需要几十年的时间，才能制造出能够模拟蛋白质大小的分子的足够大的量子计算机，但当这样的计算机出现时，它将意味着制药和化学工业运作方式的彻底变革。

几十年后，有了合适的技术，人类可以把整个过程转移到计算机模拟中，让人类以惊人的速度得到结果。等到一种新的流行病的出现，科学家们可以在几天内识别并开发出一种潜在的疫苗或药物。

要实现所有这些梦想，需要对量子计算作为一种技术的发展进行持续的投资。

正如高希尼教授(Shohini Ghose)在2018年的Ted演讲中所讲的那样：“灯泡的出现不是因为蜡烛的制造技术越来越好。灯泡是一种基于更深入的科学理解的不同技术。今天的计算机是现代技术的奇迹，并将随着人类的进步而不断改进。然而，再强大的传统计算机也无法解决药物研发中遇到的问题。它需要更适合这项任务的新技术——量子计算。”