Dice Sergio Boixo, del grupo de investigación Quantum Artificial Intelligence (IA) de Google, que la “computación cuántica está en la infancia”. La juventud de esta tecnología dificulta saber qué va a ser de mayor, pero eso no impide que empiece a despuntar en algunos aspectos. José Luis Salmerón, director del Data Science Lab de la Universidad Cunef, investigador asociado en la Autónoma de Chile y científico principal de datos en Capgemini, lo ha puesto a prueba con el equipo de cirugía tiroidea del Hospital de Sagunto (Valencia) y ha aplicado la computación cuántica a la predicción de secuelas posoperatorias. No es la primera vez. Esta tecnología se ha aplicado en gestión de asistencia sanitaria y la Universidad McGill (Canadá) ha puesto en marcha el proyecto Cardio-Twin para la detección de riesgos, a través de gemelos digitales, para mujeres. La computación cuántica va al médico para echar una mano.
“Los médicos saben estadística básica y disponen de un montón de datos. El equipo del Hospital de Sagunto quería anticiparse a la generación de hipocalcemia en los pacientes sometidos a una operación de tiroides. Les propuse una predicción de alta fiabilidad con un circuito cuántico variacional y alcanzamos una precisión del 92%, mucho más de lo que se consigue con técnicas convencionales”, comenta Salmerón, que ha publicado los resultados en Mathematics junto a la cirujana del centro valenciano Isabel Fernández-Palop y su equipo.
Salmerón, incluido por Elsevier y la Universidad de Stanford en la última lista de los científicos más citados, ha recurrido a un algoritmo basado en los nuevos sistemas de computación que toma como entradas los niveles hormonales para, a raíz de cálculos y puertas cuánticas, entrenar los resultados y que predigan si un paciente va a tener o no hipocalcemia, la complicación más frecuente tras una tiroidectomía por cáncer.
“El circuito no es físico, sino lógico, es decir, es un circuito en un ordenador. Hay veces que sí hacemos sensores cuánticos para determinadas cosas, pero en este caso era un circuito programado variacional”, explica Salmerón. El científico admite que la mayoría de la investigación cuántica se desarrolla en el campo de la física teórica. Pero a él le gusta “aterrizar las cosas” e intenta trabajar en aplicaciones prácticas.
La misma publicación recogió una investigación con la Universidad McGill para utilizar mapas cognitivos difusos (gráficos de relaciones causales para el estudio de efectos y alternativas) con un algoritmo de aprendizaje cuántico con el objetivo de ayudar en la detección temprana de pacientes con artritis reumatoide y clasificar la gravedad de la enfermedad en seis niveles diferentes. Los resultados mejoran y agilizan la atención sanitaria a los pacientes.
“El diagnóstico precoz de la artritis reumatoide es muy importante para prevenir la progresión de la enfermedad. Sin embargo, es una tarea complicada para los médicos generales por el amplio espectro de síntomas y los cambios progresivos de la enfermedad a lo largo del tiempo”, explica Salmerón en un trabajo publicado en Neurocomputing. Una prueba de estos modelos en el hospital universitario Shohada de Irán arrojó una precisión de la herramienta del 90%.
También se han llevado estos métodos a la planificación del tratamiento con radioterapia, donde los mapas cognitivos han demostrado su utilidad en la mejor toma de decisiones humanas.
“Estos sistemas permiten optimizar la prestación del servicio y mejorar los tratamientos. Si, en el caso de la hipocalcemia, el médico sabe el enfermo la va a padecer, puede empezar antes el tratamiento y minimizar el impacto. Y, además, ayuda también a la planificación de los servicios médicos. Sale ganando el paciente porque se tiene una detección temprana de cualquier enfermedad y salen ganando los centros clínicos porque son capaces de optimizar los recursos”, explica Salmerón.
No existe un modelo, por muy cuántico que sea, que se pueda utilizar en todas las patologías. “Cada una necesita un algoritmo o el proceso de datos puede variar. Cada problema necesita una solución concreta. Podemos usar un circuito cuántico, pero no será el mismo para todos los casos”, precisa.
Pero el campo es amplio. “Hay muchas aplicaciones potenciales que encajan con la computación cuántica porque son fundamentalmente de naturaleza cuántica. La interacción de las moléculas con entidades biológicas dentro del cuerpo es fundamentalmente mecánica cuántica y, en algunos casos, es muy difícil de modelar utilizando computadoras convencionales. Con las cuánticas, sin embargo, podremos simular el comportamiento cuántico subyacente con una precisión sin precedentes”, afirma Sam Genway, del Quantum Lab de Capgemini.
“Primera terapia cuántica”
Es el caso de una investigación publicada en Nature Nanotechnology que ha utilizado moléculas cargadas eléctricamente para desencadenar la autodestrucción de células cancerígenas en tumores cerebrales de difícil tratamiento y que podría aplicarse mediante pulverización o inyección durante la cirugía. Los investigadores creen que se trata de la “primera terapia cuántica”.
“Las células cancerosas sucumben a la intrincada danza de los electrones, orquestada por el encantador mundo de la biología cuántica. Al modular con precisión el túnel de electrones biológicos cuánticos, las ingeniosas nanopartículas crean una sinfonía de señales eléctricas que desencadenan el mecanismo natural de autodestrucción de las células cancerosas”, explica Frankie Rawson, investigador principal.
Ruman Rahman, coautor del estudio, añade: “Esta investigación muestra las posibilidades que presenta la terapia cuántica como una nueva tecnología para comunicarse con la biología. La fusión de la bioelectrónica cuántica y la medicina nos acerca un paso más a un nuevo paradigma de tratamiento”.
El potencial de esta incipiente tecnología lo han demostrado científicos de la Universidad de Sydney al utilizar, por primera vez, una computadora cuántica para diseñar y observar directamente un proceso crítico en reacciones químicas ralentizado 100.000 millones de veces. La autora principal de la investigación, publicada en Nature Chemistry. Vanessa Olaya Agudelo, explica: “Al comprender estos procesos básicos dentro y entre las moléculas que podemos abrir un nuevo mundo de posibilidades en la ciencia de los materiales, el diseño de medicamentos o la recolección de energía solar“.
Y también puede abrir nuevas puertas al estudio del genoma humano por su potencial capacidad de leer secuencias de ADN de forma rápida y fiable y aplicar los resultados en, por ejemplo, un tratamiento personalizado de quimioterapia. En un estudio publicado recientemente en Journal of Physical Chemistry B, los investigadores usaron computación cuántica para distinguir la adenosina de las otras tres moléculas de nucleótidos.
“Usando un circuito cuántico, mostramos cómo detectar un nucleótido a partir de solo los datos de medición de una sola molécula”, explica Masateru Taniguchi, autor principal del estudio. “Esta es la primera vez que una computadora cuántica se ha conectado a datos de medición para una sola molécula y demuestra la viabilidad de usar computadoras cuánticas en el análisis del genoma”.
Otro ejemplo de uso de esta nueva tecnología son los dispositivos que registran los impulsos nerviosos para controlar miembros artificiales. “Los sensores cuánticos que estamos creando en tecnología médica encajan a la perfección con nuestra filosofía: inventado para la vida”, afirma Stefan Hartung, presidente del consejo de administración de Bosch, una empresa también embarcada en este campo. Por primera vez, según esta compañía, está también al alcance la detección precoz de la fibrilación auricular sin contacto para evitar una de las causas de accidentes cerebrovasculares mortales, insuficiencia cardíaca y demencia.
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