- 研究表明，量子计算机能够提升用于药物发现的生成式AI模型的准确性和适用范围。
- 一种混合量子-经典计算系统加速了AI生成新型多肽的进程，尤其能够在训练数据稀缺的情况下提升对靶蛋白的结合预测准确性。
- 该项目由团队成员利用业余时间和剩余资金自主资助，因为传统资助机构通常认为创新科学具有较高风险。
- 该方法可加速个性化免疫疗法、疫苗研发以及针对研究不足人群的药物有效性验证，有助于弥补非西方遗传多样性数据缺口。
- 量子计算仍处于起步阶段并面临质疑；当前限制包括规模较小且无法运行完整AI模型，但该研究提供了一个近期的商业应用范例。
- 未来研究方向包括将该工作流程应用于更先进的模型和更大规模的蛋白质，并探索设计蛇毒合成解毒剂等潜在用途。