Un grupo de científicos demostró por primera vez que una computadora cuántica puede mejorar el rendimiento de un modelo de inteligencia artificial generativa para descubrir nuevos medicamentos. Lo más llamativo es que el proyecto salió adelante casi de manera artesanal.
El equipo trabajó durante los fines de semana y aprovechó fondos que habían sobrado de otras investigaciones porque, según sus propios autores, las ideas más arriesgadas suelen tener dificultades para conseguir financiamiento.
Nuevos péptidos
Los investigadores, de la Universidad Técnica de Dinamarca, combinaron un modelo de IA con una computadora cuántica del tamaño de una impresora desarrollada por la empresa británica ORCA Computing. En lugar de reemplazar a las computadoras tradicionales, la máquina cuántica trabajó junto a ellas para acelerar parte de los cálculos.
El objetivo fue crear nuevos péptidos, pequeñas cadenas de aminoácidos capaces de unirse a proteínas específicas del organismo. Ese proceso forma parte del desarrollo de vacunas y de otras terapias, ya que identificar moléculas que interactúen con determinadas proteínas es uno de los primeros pasos para diseñar tratamientos.
Después de generar esos péptidos con ayuda de la inteligencia artificial, el equipo los fabricó en el laboratorio y comprobó si realmente funcionaban. Los resultados mostraron que el sistema híbrido produjo más candidatos exitosos que un modelo convencional, sobre todo en los casos donde existían pocos datos para entrenar la IA. Esto podría facilitar el desarrollo de tratamientos para poblaciones poco estudiadas, como las de Asia y África, que históricamente han estado subrepresentadas en la investigación médica.
Prometedora
El profesor Timothy Patrick Jenkins, responsable del estudio, reconoció que antes desconfiaba de la computación cuántica y pensaba que tardaría décadas en tener aplicaciones reales. Sin embargo, los resultados terminaron por convencerlo de que esta tecnología ya puede aportar beneficios concretos.
Eso no significa que las computadoras cuánticas estén listas para reemplazar a las actuales. Los propios investigadores explican que todavía son demasiado pequeñas para ejecutar los modelos de inteligencia artificial más avanzados y que muchos problemas siguen resolviéndose mejor con hardware convencional.
Aun así, consideran que este trabajo representa una prueba de que ambas tecnologías pueden complementarse. El siguiente paso será probar el método con proteínas más grandes y modelos de IA más sofisticados. También quieren aplicarlo al desarrollo de inmunoterapias personalizadas, vacunas para enfermedades olvidadas e incluso antídotos sintéticos contra el veneno de serpientes. Si esos experimentos tienen éxito, la computación cuántica podría empezar a abrirse camino en la industria farmacéutica mucho antes de lo que muchos imaginaban.