Еще один пример – болезнь Альцгеймера, которая, как считают некоторые, станет «болезнью века» по мере старения населения Земли. При помощи цифровых компьютеров можно показать, что с этой болезнью связаны мутации определенных генов, таких как ApoE4. Но цифровые компьютеры не в силах объяснить, почему это так.
Одна из основных теорий на этот счет состоит в том, что болезнь Альцгеймера вызывается прионами – определенными неправильно свернутыми амилоидными белками в мозге. Когда такая молекула-мутант сталкивается с другой, нормальной молекулой белка, она заставляет эту молекулу тоже свернуться неправильно. Таким образом, болезнь может передаваться при контакте, хотя ни бактерии, ни вирусы при этом не задействуются. Подозревают, что именно прионы-перерожденцы стоят, возможно, за болезнями Альцгеймера и Паркинсона, боковым амиотрофическим склерозом и целым рядом других неизлечимых болезней, поражающих главным образом пожилых людей.
Так что проблема фолдинга (укладки) белка – одна из важнейших неисследованных областей биологии. По сути дела, в ней, возможно, и заключена тайна жизни как таковой. Но как в точности складывается белковая молекула, не под силу разобраться ни одному традиционному компьютеру. Однако квантовые компьютеры смогут открыть для нас новые способы нейтрализации аномальных белков и снабдить новыми методами лечения.
Кроме того, упоминавшееся выше слияние ИИ и квантовых компьютеров, вполне вероятно, окажется будущим медицины. ИИ-программы, такие как AlphaFold, уже смогли составить подробные схемы атомной структуры 350 000 – поразительное количество! – различных типов белков, включая полный набор белков, из которых состоит человеческое тело. Следующий шаг – выяснить при помощи уникальных возможностей квантовых компьютеров, как эти белки творят свое волшебство, и использовать их для создания нового поколения лекарств и методов лечения.
Уже делаются попытки подключить квантовые компьютеры к нейросетям для создания нового поколения обучаемых машин, способных буквально изобрести самих себя заново. Ноутбук на вашем столе, напротив, никогда не учится. Сегодня он нисколько не мощнее, чем был в прошлом году. Лишь недавно, с появлением и развитием новых методов глубокого обучения, компьютеры начали делать первые шаги к распознаванию ошибок и самообучению. Квантовые компьютеры могли бы экспоненциально ускорить этот процесс и оказать исключительное влияние на медицину и биологию.