創薬の"計算の壁"を超えるー中外製薬が描く量子コンピュータ実用化への道

創薬は、膨大な分子の組み合わせから最適な候補を見つけ出す複雑なプロセスであり、その精度向上が次のブレークスルーの鍵とされています。中外製薬では、この課題に対し、将来の量子コンピュータ活用を見据えた高精度な分子計算という新たなアプローチに挑んでいます。本記事では、当社の量子創薬プロジェクトをリードする荒川晶彦（デジタル戦略企画部）、創薬化学での検証を担当する大澤泰生（創薬化学研究部）、そして共同実証者であるデロイト トーマツの杉﨑研司氏の対談を通じて、その取り組みの背景と現在地をひもときます。あわせて、本プロジェクトの一環として水分子同士の相互作用エネルギーを量子計算（※）で高精度に再現した共同論文（IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE), to be published.）の内容についても解説します。

※本記事で紹介する計算は、現時点の量子コンピュータ実機で実行したものではなく、量子コンピュータ上での計算を想定したシミュレータによる検証です。将来実機で実行する場合に必要となる計算資源についてもあわせて見積もっています。

新薬を生み出す創薬研究の現場には、長年立ちはだかる「計算の壁」があります。

薬の効き目は、薬の分子が、体内の標的タンパク質にどれだけ強く結合するかが大きく関わります。理想を言えば、この結合を「電子1個1個の振る舞い」までさかのぼってシミュレーションできれば、コンピュータ上で薬の候補の選別やデザインが可能になります。しかし、それは簡単ではありません。デロイト トーマツの杉﨑氏は、その難しさをこう説明します。

「分子の中には原子と電子があり、電子は互いにマイナス電荷で反発しながら、原子核の位置に応じて分布を変えます。1個や2個ならまだしも、原子や電子が数十・数百と増えると、電子同士が『互いの動きを見ながら動く』状況をシミュレーションすることになります。計算量は爆発的に膨れ上がり、従来のコンピュータでは現実的に扱うことが難しいのです。」

この壁は、低分子・中分子創薬の最前線に立つ中外製薬 創薬化学研究部の大澤の現場感覚にも現れています。

「創薬の現場では、分子の動きやかたちのばらつきを評価する際、優れた実用性を持つ古典力場に基づく分子動力学（MD）計算が日常的に用いられています。一方で、薬の効きの強さに直結するエネルギーを精密に予測するには、電子の振る舞いまで捉える量子化学計算が欠かせません。それを現実的な時間で実行できるコンピュータの登場が、いま強く期待されているのです。」

量子コンピュータは、それ自身が量子力学に従って動作する装置です。電子のように量子力学的にふるまう対象を、計算量を爆発させずに表現できる――そこに、従来のコンピュータでは越えられなかった「計算の壁」を突破する可能性があります。

中外製薬では、MALEXA*をはじめAIを活用した新薬創出にも10年以上取り組んでいます。AIは大量のデータからパターンを学ぶ帰納的な手法であり、データが豊富な領域で力を発揮します。一方で、先行データが少ないタフターゲットや新規創薬モダリティでは、AIだけでは予測が難しい場合があります。

「そうした領域では、物理法則に基づいて分子の振る舞いを計算する、量子コンピュータによる計算化学のような演繹的アプローチが力を発揮すると考えています」（大澤）

MALEXA（Machine Learning x Antibody）*：「機械学習×抗体（MAchine LEarning x Antibody）」を組み合わせた中外独自のAI創薬プラットフォーム。膨大なアミノ酸配列の組み合わせをAIで解析・予測し、抗体医薬品の開発期間短縮や成功確率の向上を目指している。

中外製薬で量子コンピュータの探索をリードする荒川が、社内で初めて量子創薬の検討を提案したのは、5年以上前にさかのぼります。

「最初の提案では、冒頭のスライドの段階で、当時の研究本部長から『これ以上話しても承認は難しい』と発表を止められました（笑）。でも、それは『世の中で注目されているから』、『今やらないと乗り遅れるから』といった周囲の動向を起点とした提案だったからです。『自分たちが何をやりたいのか』、『中外の創薬にどういった価値をもたらすか』を突き詰める必要があると改めて認識しました。3か月後の再提案では最後まで聞き届けられ、無事承認されました。」

荒川は、「高い精度の計算を高速に実行できれば、合理的かつ効率的に候補分子を探索でき、患者さんにより良い薬をより早く届けられる」という考えのもと、量子コンピューティングをはじめとする先端計算技術の探索と実装を推進していました。

その後、創薬・臨床開発・製薬に関わる部門横断の量子コンピューティングのユースケース探索活動も立ち上がります。

「ユースケース探索においては、①量子コンピュータだからこそ実現できることは何か、②現在の発展途上の技術の延長で中外製薬のR&D領域に役立つことは何か――この2軸を重視して議論してきました。その交点に浮かび上がってきたのが、今回のテーマでもある低中分子創薬での活用を想定した高精度量子化学計算です。」

技術ドリブンな創薬を特徴とする中外製薬のR&Dカルチャーに後押しされたと、荒川は言います。

「中外はこれまでにも、抗体医薬や中分子創薬など、当時は反論もあった中でも競争力のある技術を確立してきました。触ってもみずに思い込みで無理と決めつけない。自分で検証してデータに基づいて判断する。量子も同じように小規模な検証を積み重ねて、ロードマップのアップデートを繰り返しながら進めています。将来的に競争力のある技術へと育てていきたいと考えています。」

ユースケース探索と並行して、中外は量子化学分野のエキスパートであるデロイト トーマツの杉﨑氏と、量子コンピュータを用いた分子間相互作用の精密計算手法の共同実証を開始しました（https://www.deloitte.com/jp/ja/about/press-room/nr20241119.html）。

その成果の一部が、2025年にプレプリントとして公開された論文（Y. Tachi, A. Arakawa, T. Osawa, M. Terabe, K. Sugisaki, IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE), to be published.）です。

ここで扱っているのは、水分子2つの相互作用。一見シンプルすぎるテーマに見えますが、「タンパク質と薬の結合という複雑な系に挑む前に、計算フレームワークそのものを確立する」という明確な狙いがあります。

最終的には薬の分子とタンパク質の相互作用を扱いたいという目標があります。ただ、分子間相互作用のエネルギーを量子コンピュータで求める研究自体が、まだほとんどなく、まずは計算できるフレームワークを作る必要がある。その出発点として、小さな系でありながら重要な水分子同士の相互作用に着目しました」（杉﨑氏）

論文では、量子コンピュータのシミュレータを用いて、理論的に高い精度（誤差0.02 kcal/mol）を維持しながら必要な計算リソース（量子ビット数や量子ゲート数）を削減する手法を提案しました。

この「0.02 kcal/mol」が何を意味するのか。大澤が翻訳します。

「化学反応を正確に予測する基準とされるのが化学的精度＝1 kcal/molです。この基準を達成するだけでも至難の業ですが、薬の効き目を2倍強くする＝投薬量を半減させたいなら、さらに微細な約0.4 kcal/molの違いを正確に判別する必要があります。これに対して、今回達成された0.02 kcal/molは、理論値とのズレがほぼない極めて高い水準です。」

もちろん今回は水分子というシンプルな系での検証であり、創薬の複雑な分子へそのまま適用するにはまだ技術的なステップが必要です。しかし、将来的により大きな分子でこの精度に到達できれば、有望な化合物の選別が劇的に効率化され、創薬プロセスを大きく加速できる――研究チームはそう確信しています。

「今回の共同実証で、自分も実際に量子コンピュータの仮想環境でコードを動かして計算したことで、現状の技術のリアルな使用感を肌で感じることができました。この経験を、次のアイデアや本研究の延長線上にある次の一手へしっかり繋げていきたい。」（大澤）

量子コンピュータの産業応用は、一社単独では成立しません。中外製薬は、理論とアルゴリズムを担うアカデミア、ハードウェアや手法選定を俯瞰する専門家、そして創薬現場の課題を提示する製薬企業の連携が不可欠だと考えています。

杉﨑氏は「産業応用では、妥協できない部分と現実的に妥協する部分の見極めが必要です」と語ります。

杉﨑氏自身、国内アカデミアにおける量子化学の第一人者という立場からコンサルティング企業の世界に飛び込んだ経歴を持ちます。この「複数領域を行き来する経験こそが、量子創薬には欠かせない」と言います。

荒川も次のように語ります。

「量子に関わる人たちは、立場は違えど『量子に秘められたポテンシャルを社会の役に立てたい』という志は共通しています。だからこそ、企業・大学・スタートアップ・行政を横断したエコシステムを組むべきだと考えています。私たちも中外製薬単独ではなく、様々な立場の方々との共創を通じて量子技術の社会実装に貢献していきたいです。」

現在の量子コンピュータ実機は、ノイズによるエラーが蓄積しやすく、創薬で必要な規模の計算をそのまま走らせるのは難しいのが実情です。鍵を握るのが、エラーを自動修正する仕組みを備えたFault-Tolerant Quantum Computer（FTQC）です。

「本格的な誤り耐性量子コンピュータの登場は2030年前後と予測されています。」（杉﨑氏）

荒川は「FTQCが出てきたらすぐに患者価値創造につなげられるよう、創薬向けの計算手法とプラットフォームを育てておくことが重要です。今から検証を積み重ね、ハードウェア以外に足りない技術要素の特定と開発・導入を進めています。」と語ります。

また、大澤も「Quality Centricな医薬品創出に創薬現場で量子コンピュータを活用していきたい」と語ります。

量子創薬への道のりは、まだ始まったばかりです。実用化までの数年間、シミュレータでの検証、アルゴリズムの磨き込み、エコシステムづくりを地道に積み上げていく時期が続きます。

しかし、その地道さの先にあるのは、「これまで救えなかった患者さんに、新しい薬を届ける」という明確なゴールです。技術の成熟を待つのではなく、その進展に合わせて検証を重ねていく――そうしたアプローチが、量子創薬への取り組みにも表れています。

（参考文献）

Y. Tachi, A. Arakawa, T. Osawa, M. Terabe, K. Sugisaki, “Supramolecular approach-based intermolecular interaction energy calculations using quantum phase estimation algorithm” IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE), to be published.
URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2512.04587