es.wedoany.com Noticia: Un equipo de investigación de la Universidad Técnica de Dinamarca (DTU) ha logrado avances en la aceleración del desarrollo de vacunas mediante el uso de computación cuántica. El equipo combinó un modelo de IA generativa con una computadora cuántica del tamaño de una impresora, fabricada por la startup británica ORCA Computing, para generar nuevos péptidos capaces de unirse a proteínas específicas en el cuerpo humano, un paso clave en el desarrollo de vacunas e inmunoterapias.
El equipo, liderado por el profesor Timothy Patrick Jenkins, adoptó un enfoque híbrido que conecta la computadora cuántica con procesadores tradicionales. Este método busca acelerar la capacidad de la IA para predecir y generar péptidos (cadenas cortas de aminoácidos) que podrían convertirse en candidatos a vacunas. Los resultados de las pruebas de laboratorio mostraron que, en comparación con los modelos clásicos, este modelo híbrido produjo más péptidos que se unieron con éxito a las proteínas diana, con mejoras especialmente significativas cuando los datos de entrenamiento disponibles eran muy limitados.
El equipo de investigación señaló que esta tecnología podría acelerar el desarrollo de inmunoterapias y vacunas personalizadas, y mejorar la eficacia de los medicamentos en poblaciones menos estudiadas, como las de Asia y África. Actualmente, la mayoría de las investigaciones médicas se centran en poblaciones occidentales, lo que provoca una escasez de datos genéticos de otros grupos. La hipótesis del equipo de la DTU se confirmó: la computadora cuántica puede generar secuencias de péptidos más diversas, especialmente para objetivos con datos escasos, lo que ayuda a abordar el principal desafío en el desarrollo de vacunas: la falta de datos genéticos que representen la diversidad humana completa.
Sin embargo, los investigadores reconocen que la tecnología se encuentra en una etapa temprana. Jonathan Funk, estudiante de doctorado en la DTU, explicó que las computadoras cuánticas actuales siguen siendo demasiado pequeñas para ejecutar modelos de IA de vanguardia a tamaño completo, por lo que las moléculas complejas que pueden codificar no son los anticuerpos de tamaño normal que se manejan habitualmente. Añadió que encontrar péptidos que se unan a genes específicos es solo un paso en el desarrollo de vacunas, y que el proceso completo por sí solo no es suficiente para producir un fármaco exitoso. Richard Murray, director ejecutivo de ORCA Computing, afirmó que muchas empresas del sector consideran la tecnología cuántica "difusa y lejana", en parte debido a la falta de casos de uso claros a corto plazo, pero cree que esta investigación demuestra el potencial de aplicaciones comerciales a corto plazo de la tecnología cuántica.
En el futuro, el equipo de la DTU planea probar si el mismo flujo de trabajo puede aplicarse a modelos más avanzados y proteínas más grandes. El profesor Jenkins destacó que el flujo de trabajo de IA generativa es valioso para enfermedades desatendidas que reciben poca financiación para investigación. Actualmente, también está explorando el uso de computadoras cuánticas para mejorar su método de IA generativa con el fin de diseñar antídotos sintéticos contra venenos de serpientes. Este estudio demuestra preliminarmente el potencial de la integración de la computación cuántica con la IA para resolver problemas prácticos en el ámbito médico. A través del enfoque híbrido, es posible superar las limitaciones de datos en poblaciones poco estudiadas, abriendo el camino para desarrollar vacunas y terapias más inclusivas, aunque el camino hacia la aplicación completa sigue siendo largo. Los investigadores y la industria farmacéutica pueden obtener evidencia inicial de que las computadoras cuánticas ya pueden generar beneficios medibles en la investigación del mundo real.
