量子コンピューティングには経済性が必要、Diraqが主張。

創薬研究者がラボでの合成を開始する前でさえ、何百万もの候補分子が古典的コンピュータによって選別されており、このプロセスは初期の創薬にすでに投入されている膨大な計算能力を強調しています。Diraqは、創薬パイプラインが「ターゲット・トゥ・ヒット」（target-to-hit）段階から、ほとんどの候補が迅速に破棄される「ヒット・トゥ・リード」（hit-to-lead）段階へと進む中で、真の有用性を達成するためには、量子コンピュータが経済的かつ導入可能でなければならないと主張しています。同社は、潜在的な価値は、プロセスのより早い段階でより良い意思決定を行うことにあると示唆しています。

量子化学の限界が創薬の経済性に影響を与える

2010年にまで遡る、創薬における量子コンピューティングの可能性に関する初期の評価では、理論的な能力と並んで実用的な価値の必要性がすでに強調されていました。Diraqの計算によると、実用規模の量子コンピュータであっても、同時に複数の創薬プログラムに対応するのは難しい可能性があり、これは技術がプロセス全体のコストに影響を与えるために、早い段階で価値を提供しなければならないことを意味していると同社は述べています。分子モデリングにおけるわずかに正確な予測は、それだけでは不十分ですが、高額な費用がかかる後半の段階に進む前に、成功の可能性が低い候補を追及するリスクを大幅に軽減することができます。

量子コンピューティングハードウェアの経済性はさらなる課題を提示しています。冷凍機、レーザー、真空システムなどのサポートシステムが最大のコスト構成要素を占めており、これらは量子ビット数に関係なく比較的一定のままです。「これらのサポートシステムが最もコストがかかり、内部にいくつの量子ビットがあってもコストはほぼ同じである」と資料には記されており、コスト削減における根本的な制約を浮き彫りにしています。知的財産の保護も導入を複雑にします。製薬会社は独自の生物学的知見に多額の投資を行っており、外部の計算リソースとデータを共有することに慎重です。

これらの投資は、薬が市場に出るまでにかかる期間である最大10年間にわたって競争優位性を維持できるかどうかにかかっています。「すべてが急速に向上しており、最終的な影響が不確実なテクノロジーの中から一つを選択することほど難しい決断はほとんどない」と資料には記されており、リスクを回避する業界において未分化のテクノロジーを採用することの難しさを強調しています。

2010年 Eli Lilly の分析：臨床試験失敗のコスト

2010年に Eli Lilly の研究者によって完了した分析によると、3つのフェーズすべてにおいて臨床試験の成功率をわずか10%向上させるだけで、新薬の資本化された開発コストを6億US$以上削減できることが明らかになりました。これは当時推定されていた総額17.8億US$のかなりの部分を占めていました。この知見は、実験やヒト試験に多額のリソースが投入される前の開発パイプラインの初期段階で、弱い薬候補を特定して破棄することの不均衡な経済的メリットを強調しました。