量子计算有望彻底改变全球几乎所有行业。曾经理论上的计算机过程现在通过量子计算技术成为可能，为从医学到航空等领域开发新应用打开了无限的大门。

与此同时，在互联设备的广泛采用、自动化以及实时数据和机器学习算法的集成的推动下，工业 4.0 已经起飞。今天，生活在第一世界的人很少一天不使用联网设备。通常，我们全天依赖多种设备，例如我们的智能手机、智能手表和健身追踪器。从我们吃的食物到我们使用的交通工具，一切都可能利用连接的传感器作为物联网 (IoT) 的一部分。

在这里，我们探讨了量子技术如何与传感器技术相结合，以开发下一代生物传感器，这将导致医学领域的深刻转变。

量子计算时代的黎明

量子计算是一个新兴的科学领域，由于它对许多行业的潜力而引起了极大的兴奋。它不仅仅是当前计算技术的发展；这是一个完整的范式转变。传统计算机使用晶体管以二进制（1 和 0）编码数据。

使用量子计算，数据以退出的形式保存，它可以同时将信息存储为 1 和 0。这意味着量子计算机可以做一些传统计算机无法做到的事情——它们可以并行而不是线性地处理数据。因此，量子计算机不仅能够在传统计算机的一小部分时间内处理信息，而且还可以解决传统计算机无法解决的问题。

基于酶的电化学生物传感器

医学成像在上个世纪取得了长足的进步。然而，我们目前的神经成像平台提供的大脑图像相当于黑白相机如何解释世界。通过静态图像无法完全理解大脑。它是一个高度复杂的交互式和不断发展的连接网络。

由于人类已经进化出高效的外壳来投射他们的大脑、我们的头骨和颅内液，科学家们在开发有效的方法来准确地可视化大脑活动方面面临着巨大的挑战。因此，探索神经退行性疾病（通常涉及深部大脑结构）的科学家面临着重大挑战，我们对这些疾病的理解受到了限制。

量子传感器技术的出现有助于支持脑成像技术的发展。特别是，量子传感器被用来增强脑磁图（测量神经元电活动产生的磁场）。对量子传感器的研究表明，如何将量子传感器整合到脑磁图平台中，以便在人移动时以毫秒的时间尺度观察大脑网络中的活动。这些技术目前处于起步阶段；然而，随着它们的发展，我们无疑将获得更多关于神经系统疾病的信息，从而支持增强诊断和疾病监测应用的创新。

用于早期检测神经退行性疾病的量子传感器

量子传感器提供了传统成像技术无法进入的大脑窗口。因此，它们提供了在可观察到的症状出现之前检测疾病的机会。这对于改善神经退行性疾病的治疗结果至关重要。它还为科学家提供了在分子水平上扩大对神经退行性疾病的理解的机会。这将为阿尔茨海默病和帕金森病等疾病带来更有效的治疗选择和预防策略。

最近，芝加哥大学普利兹克分子工程学院 (PME) 的科学家们使用量子技术制造了一些最先进的生物传感器。这些由钻石制成的传感器可以测量细胞的磁场和电场、温度和内部压力。希望这项技术最终能应用于研究与阿尔茨海默病、帕金森病和亨廷顿病同义的微观花边（蛋白质折叠）。虽然蛋白质折叠是一个正常的生物学过程，但筛选出错误折叠的蛋白质是神经退行性疾病的标志。因此，我们必须更多地了解其预防和治疗这些疾病的机制。

我们才刚刚开始了解量子计算的全部潜力。它在生物传感器中的应用确实处于起步阶段，在未来几年，我们可能会发现更多关于它在该领域的能力。

此外，在量子计算和大脑驱动数据方面的投资也有明确的趋势。奥巴马时代的 BRAIN 倡议以及埃隆·马斯克等世界上一些最有影响力的企业家对脑机接口的兴趣代表了对该领域日益增长的兴趣，这可能有助于推动其向前发展。