使用IBM Qiskit框架模拟BACE1-β-分泌酶与抑制剂E2012的量子纠缠态，优化其结合自由能(ΔG<-10.2kcal/mol)并预测量子隧穿效应导致的结合速率提升(>3倍经典计算值) 🆔 ID: 322985 ✅ 可用
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通过D-Wave量子退火器解析PD-1/PD-L1蛋白-配体相互作用的量子退相干路径，计算其结合口袋的量子涨落幅度(>0.5? RMSF)并优化抑制剂的选择性指数(>150倍对CD80/B7-1) 🆔 ID: 322986 ✅ 可用
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采用Google Sycamore处理器模拟HER2酪氨酸激酶域与来那替尼的量子叠加态，预测其过渡态稳定化能(>22kcal/mol)并缩短分子对接计算时间至经典算法的1/3 🆔 ID: 322987 ✅ 可用
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利用Rigetti Aspen-M-3量子芯片计算SARS-CoV-2主蛋白酶与Nirmatrelvir的量子相干能量面，优化其共价弹头反应能垒(>28kcal/mol)并减少虚拟筛选化合物数量(>50%缩减) 🆔 ID: 322988 ✅ 可用
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通过IonQ量子计算机模拟AKT1激酶与MK-2206的量子隧穿效应，预测其ATP竞争性结合常数(Kd<0.8nM)并提升靶点预测准确率(>92% vs 经典分子动力学) 🆔 ID: 322989 ✅ 可用
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使用IBM Quantum Hummingbird处理器解析EGFR L858R突变体与奥希替尼的量子纠缠能级，优化其结合口袋的电子云密度分布(>0.7e/?3)并缩短研发周期至传统方法的45% 🆔 ID: 322990 ✅ 可用
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通过Xanadu PennyLane框架模拟HIV-1蛋白酶与Darunavir的量子退相干动力学，计算其氢键网络量子修正项(>0.3kcal/mol/键)并提高虚拟筛选富集率(>4倍) 🆔 ID: 322991 ✅ 可用
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采用D-Wave Advantage_system4.1量子退火器优化BCL-2与Venetoclax的量子叠加结合构象，预测其疏水相互作用量子增强效应(>1.8kcal/mol)并减少X射线晶体学需求(>60%替代) 🆔 ID: 322992 ✅ 可用
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利用IBM Q System One模拟PARP1与Olaparib的量子相干修复抑制过程，计算其NAD+竞争性结合自由能(ΔG<-9.8kcal/mol)并提升靶点结构预测分辨率(>1.5?精度) 🆔 ID: 322993 ✅ 可用
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通过Google Cirq框架解析SIRT1去乙酰化酶与SRT1720的量子隧穿效应，优化其乙酰赖氨酸结合口袋体积(>110?3)并缩短先导化合物优化周期(>55%缩短) 🆔 ID: 322994 ✅ 可用
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使用Rigetti Aspen-11量子处理器模拟VEGF与贝伐珠单抗的量子纠缠抗体-抗原相互作用，预测其结合动力学常数(kon>1×10? M?1s?1)并降低动物实验需求(>70%虚拟替代) 🆔 ID: 322995 ✅ 可用
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通过IonQ Aria-1量子计算机计算JAK2与Fedratinib的量子叠加抑制状态，优化其选择性结合能(ΔΔG<-4.2kcal/mol对JAK1)并提升靶点功能预测准确度(>88%) 🆔 ID: 322996 ✅ 可用
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采用IBM Quantum Falcon处理器解析c-Met与Tepotinib的量子退相干路径，预测其铰链区氢键量子修正(>0.4kcal/mol/键)并减少高通量筛选轮次(>50%降低) 🆔 ID: 322997 ✅ 可用
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利用D-Wave Hybrid求解器模拟ALK与克唑替尼的量子隧道结合过程，计算其ATP口袋量子涨落幅度(>0.6?)并优化药物设计迭代速度(>2倍加速) 🆔 ID: 322998 ✅ 可用
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通过Xanadu Strawberry Fields框架优化HER4与Lapatinib的量子纠缠配体-受体相互作用，预测其酪氨酸激酶域构象锁定效率(>90%)并缩短临床前研究时间(>40%缩减) 🆔 ID: 322999 ✅ 可用
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使用IBM Q Network处理器模拟PI3Kα与Alpelisib的量子相干抑制机制，计算其脂质结合域量子效应(>1.2kcal/mol)并提升靶点选择性预测可靠性(>95%) 🆔 ID: 323000 ✅ 可用
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通过Rigetti Aspen-M-2量子芯片解析BRD4与JQ1的量子叠加染色质结合状态，优化其乙酰赖氨酸识别口袋(>120?3)并减少结构生物学验证需求(>65%替代) 🆔 ID: 323001 ✅ 可用
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采用Google TensorFlow Quantum框架模拟MEK1与Trametinib的量子隧穿磷酸化抑制过程，预测其MAPK通路量子调控效应(>2倍信号放大)并加速药物-靶点匹配(>3倍效率) 🆔 ID: 323002 ✅ 可用
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利用IonQ Forte量子计算机计算CDK4/6与Palbociclib的量子相干细胞周期阻滞机制，优化其ATP竞争性结合动力学(koff<0.001s?1)并缩短研发周期至18个月(传统36个月) 🆔 ID: 323003 ✅ 可用
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通过IBM Quantum Composer模拟FGFR1与Erdafitinib的量子纠缠激酶域构象，预测其铰链区范德华相互作用能(>1.5kcal/mol)并提升虚拟筛选成功率(>80%) 🆔 ID: 323004 ✅ 可用
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使用D-Wave Advantage量子退火器解析PARP2与Talazoparib的量子叠加DNA修复抑制状态，计算其NAD+结合口袋量子修正(>0.5kcal/mol)并减少临床前毒理学研究(>50%降低) 🆔 ID: 323005 ✅ 可用
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采用Rigetti Pathfinding量子处理器模拟TNF-α与Adalimumab的量子纠缠抗体-细胞因子相互作用，预测其结合自由能(ΔG<-11.3kcal/mol)并优化生物标志物发现流程(>70%加速) 🆔 ID: 323006 ✅ 可用
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通过Xanadu Pennylane框架优化EGFR与吉非替尼的量子隧穿抑制过程，计算其激酶域突变体选择性(>200倍对T790M)并缩短先导化合物优化时间(>60%缩减) 🆔 ID: 323007 ✅ 可用
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利用IBM Qiskit Metal模拟BTK与Ibrutinib的量子相干共价结合机制，预测其半胱氨酸靶点量子修饰效率(>95%)并提升靶点占有率(>99% at 10nM) 🆔 ID: 323008 ✅ 可用
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通过Google Sycamore处理器解析SHP2与TNO155的量子退相干磷酸酶抑制路径，计算其变构口袋量子涨落(>0.7? RMSD)并减少酶学表征实验(>80%虚拟替代) 🆔 ID: 323009 ✅ 可用
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采用IonQ量子计算机模拟mTOR与Everolimus的量子叠加免疫抑制过程，优化其FKBP12结合能(ΔG<-8.9kcal/mol)并加速药物代谢预测(>4倍速度) 🆔 ID: 323010 ✅ 可用
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使用Rigetti Aspen-11量子芯片计算DDR1与7rh的量子纠缠胶原受体相互作用，预测其细胞外域构象变化(>15°旋转)并缩短靶点验证周期(>50%降低) 🆔 ID: 323011 ✅ 可用
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通过D-Wave Hybrid求解器优化ALK2与LDN-212854的量子叠加骨形态发生蛋白抑制状态，计算其Smad信号通路量子调控(>3倍抑制效率)并减少转基因动物模型需求(>70%替代) 🆔 ID: 323012 ✅ 可用
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利用IBM Quantum Hummingbird处理器模拟JAK3与Decernotinib的量子隧穿免疫调节过程，预测其Janus激酶选择性(>500倍对JAK1/2)并提升靶点功能预测精度(>93%) 🆔 ID: 323013 ✅ 可用
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采用Xanadu Strawberry Fields框架解析CSF1R与Pexidartinib的量子相干巨噬细胞抑制机制，计算其酪氨酸激酶域量子修正(>0.6kcal/mol)并缩短临床开发时间(>45%缩减) 🆔 ID: 323014 ✅ 可用
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