Un equipo de científicos de la Universidad Técnica de Dinamarca ha logrado demostrar que una computadora cuántica puede mejorar la precisión y el alcance de los modelos de inteligencia artificial (IA) utilizados en el descubrimiento de fármacos. Utilizando su tiempo libre y fondos no gastados de otros proyectos, los investigadores ejecutaron su modelo generativo de IA para predecir proteínas en conjunto con una computadora cuántica del tamaño de una impresora, desarrollada por la startup británica ORCA Computing. Esta combinación aceleró el proceso de IA al vincular máquinas cuánticas con procesadores tradicionales.
La técnica híbrida permitió a los investigadores generar péptidos novedosos, que son cadenas cortas de aminoácidos capaces de unirse a proteínas específicas en el cuerpo, un paso crucial en el desarrollo de vacunas. Según el profesor Timothy Patrick Jenkins, quien lideró el proyecto, el modelo generó péptidos más exitosos que su contraparte clásica, especialmente en áreas donde los datos de entrenamiento eran escasos.
Este avance podría acelerar el desarrollo de inmunoterapias personalizadas y vacunas, así como mejorar la eficacia de los medicamentos en grupos poco estudiados. Sin embargo, la computación cuántica sigue siendo un campo incipiente y enfrenta desafíos técnicos significativos. Jenkins, quien inicialmente era escéptico sobre la aplicabilidad de la tecnología, ahora considera que la integración de computadoras cuánticas en su flujo de trabajo podría generar una variedad más diversa de péptidos.
A pesar de los prometedores resultados, los investigadores advierten que la computación cuántica aún no es lo suficientemente poderosa para ejecutar modelos de IA a gran escala, lo que significa que los resultados podrían ser mejores utilizando computadoras clásicas. Además, encontrar un péptido que se una a un gen específico es solo un paso en el desarrollo de vacunas y no garantiza el éxito de los fármacos.
Richard Murray, CEO de ORCA Computing, señala que este estudio es innovador al mostrar una aplicación comercial a corto plazo para la computación cuántica. Su empresa también está aplicando esta tecnología en proyectos con BP y Toyota, buscando mejorar procesos en química y diseño, respectivamente. El equipo de la DTU ahora explorará si puede aplicar este flujo de trabajo con modelos más avanzados y proteínas más grandes.
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