La computación cuántica se encuentra en un punto de inflexión. En los últimos años, las computadoras cuánticas han demostrado su capacidad para ejecutar programas cuánticos a una escala que supera la simulación clásica exacta. Se están convirtiendo en herramientas útiles para resolver problemas del mundo real, con una ventaja cuántica demostrable cada vez más cerca.

Las iniciativas lideradas por la comunidad que proporcionan financiación y premios para investigaciones de alta calidad pueden ofrecer una visión temprana de cómo la computación cuántica impactará campos como la atención médica y las ciencias de la vida.

Esa es una de las razones por las que la organización sin fines de lucro Wellcome Leap creó el Programa de Desafío con Apoyo Quantum for Bio (Q4Bio). Q4Bio tiene como objetivo identificar, desarrollar y demostrar algoritmos cuánticos para aplicaciones de salud humana que tengan el potencial de ejecutarse en computadoras cuánticas de próxima generación, que se espera que lleguen en los próximos tres a cinco años. El programa se lanzó en 2023 con doce equipos de investigación de todo el mundo que recibieron acceso a un total de 40 millones de dólares en financiación. Para marzo de 2026, ese grupo se había reducido a seis finalistas de la Fase III. Ahora, se han anunciado los ganadores .

Wellcome Leap financia investigaciones de alto riesgo y alto potencial en salud global, con el objetivo de facilitar avances médicos en plazos de 5 a 10 años, en lugar de décadas. Esta ambición se evidencia en los requisitos del desafío Q4Bio: para optar a un premio de Fase III de 2 millones de dólares, los equipos participantes debían demostrar algoritmos que utilizaran más de 50 cúbits y profundidades de circuito del orden de 1000 a 10 000 puertas, además de mostrar una clara vía para la escalabilidad. Más detalles aquí .

En la práctica, cumplir con esos requisitos implicó trabajar directamente con el hardware cuántico más avanzado de la actualidad. Por eso, cinco de los seis equipos finalistas de la Fase III utilizaron computadoras cuánticas de IBM (NYSE: IBM ) para generar sus resultados, lo que subraya el papel de las computadoras cuánticas de "escala industrial" con más de 100 cúbits para abordar problemas complejos en la intersección de la ciencia de la información cuántica y los casos de uso del mundo real.

A continuación, destacamos el trabajo realizado por los finalistas de la Fase III de Q4Bio en hardware cuántico de IBM. Sus proyectos ofrecen una visión fascinante de cómo la computación cuántica está empezando a respaldar investigaciones relevantes en el ámbito de la salud y las ciencias de la vida.

Biología a gran escala en ordenadores cuánticos de IBM

Los resultados de estos equipos multidisciplinarios e interorganizacionales abarcan el descubrimiento de fármacos, la genómica, los biomarcadores y la bioquímica fundamental. En cada área, los investigadores identificaron un problema de salud que podían abordar a gran escala en computadoras cuánticas hoy mismo, con un potencial real para escalar aún más en el futuro.

Agorithmiq, Cleveland Clinic e IBM

El proyecto ganador, liderado por la startup de computación cuántica Algorithmiq en colaboración con la Clínica Cleveland e IBM, utilizó la computación cuántica para simular procesos clave en la terapia fotodinámica (TFD), un tratamiento contra el cáncer basado en fármacos activados por la luz.

Algorithmiq desarrolló un marco híbrido cuántico-clásico integral en el que métodos innovadores para la selección del espacio activo, la preparación del estado, la medición y el posprocesamiento permitieron realizar simulaciones de estructura electrónica molecular a gran escala en el hardware cuántico de IBM. Al ejecutar circuitos para experimentos en estado fundamental y excitado con hasta 100 cúbits, los equipos demostraron una vía escalable hacia la ventaja cuántica en el descubrimiento y desarrollo de fármacos. 

Sabrina Maniscalco, directora ejecutiva y cofundadora de Algorithmiq, afirmó que los resultados ponen de manifiesto cómo el enfoque de Algorithmiq hacia algoritmos cuántico-clásicos estrechamente integrados podría desempeñar un papel clave para desbloquear ventajas cuánticas en el mundo real.

«Este trabajo proporciona una de las pruebas más claras hasta la fecha de que la computación cuántica puede empezar a tener un impacto en problemas reales y relevantes desde el punto de vista químico, en lugar de limitarse a pruebas de referencia simplificadas», afirmó. «Los sistemas cuánticos de IBM permitieron la ejecución de circuitos a escalas cercanas a los 100 cúbits y soportaron el ciclo de validación continuo de extremo a extremo necesario para identificar cuellos de botella reales y garantizar la robustez del método».

El Dr. Vijay Krishna, miembro asociado del personal de ingeniería biomédica de la Clínica Cleveland , agregó que "Q4Bio demostró que cuando equipos con conocimientos complementarios trabajan hacia un objetivo común, pueden lograr avances significativos en problemas que ninguna disciplina por sí sola puede resolver".

El proyecto Quantum Pangenomics

Mientras tanto, el proyecto Quantum Pangenomics de la Universidad de Oxford y el Instituto Sanger se centró en convertir problemas genómicos en formulaciones de optimización binaria cuadrática sin restricciones (QUBO). Investigaciones recientes han puesto de relieve el potencial de los métodos de optimización cuántica basados ​​en QUBO para ayudar a resolver problemas complejos del mundo real y ofrecer una ventaja cuántica a corto plazo.

Como parte de su trabajo, el equipo utilizó una plataforma IBM Quantum Heron r2 para codificar el genoma del virus de la hepatitis D. En su metodología, los sistemas clásicos se encargan de la formulación, la iteración y el análisis del problema, mientras que el hardware cuántico se emplea para los subproblemas que requieren mayor capacidad de cálculo.

«Codificar un genoma completo en una computadora cuántica es un hito mundial y representa una mejora de al menos un orden de magnitud con respecto a cualquier otro intento de representar el ADN en máquinas cuánticas», declaró James McCafferty, director de información del Instituto Wellcome Sanger . «Y todo el mérito es de IBM por ayudarnos a lograrlo».

«Esto no es una demostración de juguete; implica secuencias biológicamente significativas, representadas en hardware cuántico mediante técnicas de partición de datos y una reducción de profundidad personalizada que desarrollamos específicamente para datos genómicos», afirmó Sergii Strelchuk, profesor asociado de Informática en la Universidad de Oxford . «El hecho de que la información codificada pueda recuperarse mediante nuestro método de verificación indexado envía una señal clara: la codificación cuántica de datos para genómica ya no es una aspiración, sino que está lista para escalarse».

Infleqción

Infleqtion, una startup cuántica con sede en Chicago, utilizó una IBM Quantum Heron r2 como parte del proyecto que lideraron junto con la Universidad de Chicago y el MIT sobre el descubrimiento de biomarcadores mejorados cuánticamente a partir de datos multimodales de cáncer, utilizando algoritmos de optimización híbridos cuántico-clásicos. Su trabajo implicó la colaboración de GPU y QPU, una prometedora vía emergente para flujos de trabajo híbridos.

Fred Chong, profesor de la Universidad de Chicago y científico jefe de software cuántico en Infleqtion , afirma que las unidades de procesamiento cuántico (QPU) Heron eran el único hardware disponible que cumplía con los criterios del programa Wellcome Leap, que exigían demostrar algoritmos cuánticos con más de 50 bits cuánticos y una longitud de programa superior a 1000 puertas cuánticas. El acceso a dicho hardware permitió a su equipo demostrar una prueba de concepto convincente: un enfoque híbrido cuántico-clásico podía mejorar un enfoque puramente clásico para la identificación de biomarcadores.

"Nuestro trabajo ya ha identificado nuevos biomarcadores de cáncer para su evaluación clínica, y las futuras máquinas cuánticas nos permitirán descubrir biomarcadores aún más prometedores que, esperamos, mejorarán los resultados del tratamiento", dijo Chong.

Stanford, la Universidad Estatal de Michigan y otros colaboradores

Un equipo de investigadores de diversas instituciones científicas utilizó VQE y un procesador IBM Quantum Heron r2 para estudiar la hidrólisis de ATP y GTP en proteínas. Estas son reacciones bioquímicas fundamentales que impulsan la mayoría de los procesos celulares.

Al demostrar algoritmos cuánticos para modelar la hidrólisis del metafosfato y analizar rigurosamente sus costos de recursos, el equipo demostró cómo las computadoras cuánticas de próxima generación podrían actuar como aceleradores en los flujos de trabajo computacionales para la biología. También exploraron posibles flujos de trabajo para computadoras cuánticas tolerantes a fallos.

«Si bien los métodos clásicos de bioquímica llevan décadas de ventaja, los métodos cuánticos están empezando a ser realmente competitivos», afirmó Ryan LaRose, investigador del equipo y profesor de la Universidad Estatal de Michigan . «Para nuestro proyecto, el hardware de IBM proporcionó el número de cúbits, la fidelidad de las puertas lógicas y la frecuencia de muestreo necesarias para que nuestros experimentos fueran viables».

Universidad de Nottingham, Phasecraft y QuEra

Otro equipo finalista, liderado por Jonathan D. Hirst de la Universidad de Nottingham, exploró estrategias cuánticas para el diseño de inhibidores covalentes en colaboración con Phasecraft y QuEra. Los inhibidores covalentes son un pilar fundamental de las terapias modernas, especialmente en oncología y tratamientos antivirales, gracias a su capacidad para formar enlaces fuertes y duraderos con las proteínas diana.

El equipo aplicó algoritmos cuánticos para generar datos moleculares de alta fidelidad, que luego utilizaron para complementar los cálculos clásicos de la Teoría del Funcional de la Densidad (DFT), simulaciones por computadora que estiman el comportamiento molecular mediante el modelado de la densidad electrónica. Esto permitió simulaciones más precisas de los procesos de enlace covalente.

Los investigadores implementaron este flujo de trabajo híbrido cuántico-clásico dentro de un programa de descubrimiento de fármacos centrado en la distrofia miotónica tipo 1 (DM1), lo que pone de relieve el potencial de los métodos cuánticos mejorados para abordar enfermedades complejas que actualmente no tienen tratamiento.

Como parte de su estudio, el equipo utilizó hardware de IBM Quantum, incluido un procesador IBM Quantum Nighthawk con 120 cúbits, como parte de un esfuerzo más amplio para evaluar las capacidades de los sistemas cuánticos a corto plazo para la modelización químicamente relevante.

Supercomputación cuántica para la biología y la salud humana

En conjunto, estos resultados ponen de manifiesto la rápida maduración de la computación cuántica como herramienta para la investigación biológica. Según Ashley Montanaro, cofundadora de Phasecraft y profesora de computación cuántica en la Universidad de Bristol , el rápido avance del hardware y el software cuántico de IBM desempeñó un papel crucial al posibilitar los ciclos experimentales rápidos necesarios para su trabajo.

«Cuando el desafío Wellcome Leap Q4Bio comenzó hace tres años, no era para nada obvio que algo así pudiera funcionar. El hecho de que ahora tengamos resultados alentadores en una diana real para el descubrimiento de fármacos es un hito significativo», afirmó. «El ritmo de progreso en hardware y software cuántico a lo largo de este proyecto ha sido notable, ya que hemos incorporado continuamente nuevas capacidades y explorado avances de vanguardia mes tras mes».

Los impresionantes resultados de los finalistas de la Fase III de Q4Bio reflejan el progreso hacia la visión de IBM de la supercomputación cuántica (QCSC). Los flujos de trabajo híbridos cuántico-clásicos integran HPC, GPU y QPU. El acceso a procesadores cuánticos a escala industrial y plataformas en la nube permite a equipos globales colaborar, iterar rápidamente y avanzar hacia flujos de trabajo biológicos escalables e integrales.

En conjunto, estos resultados apuntan a una transición más amplia: la computación cuántica en biología, al igual que en otros ámbitos, está pasando de ser un experimento especulativo a una fase de progreso medible y orientado a la aplicación, con un potencial creciente para convertirse en parte del conjunto de herramientas computacionales de las ciencias de la vida.

"Resulta alentador ver a tantos equipos de investigación implementando flujos de trabajo QCSC, donde los recursos clásicos y cuánticos trabajan juntos para lograr lo que ninguno puede por sí solo", dijo Jay Gambetta, director de IBM Research .

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Bretaña Forgione IBM [email protected]

Chris Nay, IBM [email protected]

FUENTE IBM