A Moderna e a IBM Quantum estão colaborando para construir um pipeline biotecnológico habilitado por computação quântica.
A Moderna é uma das principais empresas farmacêuticas e de biotecnologia do mundo. Pioneira em medicamentos e vacinas baseados em RNA mensageiro (mRNA), a empresa utiliza moléculas de mRNA — que desempenham um papel essencial no corpo humano — para tratar e prevenir doenças. Atualmente, a Moderna está explorando a aplicação da computação quântica no design de medicamentos baseados em mRNA, por meio de uma parceria de pesquisa e tecnologia com a IBM.
O corpo humano contém mais de 100.000 tipos de proteínas, e cada proteína é derivada de mRNA. Há décadas, cientistas reconhecem que o mRNA tem o potencial de ser a base de uma nova classe de medicamentos capazes de atuar no nível mais fundamental da função celular. A Moderna tem sido líder em transformar esse insight em realidade.
A empresa utilizou a tecnologia de mRNA para instruir células a produzirem proteínas que poderiam ajudar a prevenir ou tratar doenças anteriormente consideradas intratáveis.
Embora os computadores clássicos sejam ferramentas poderosas no desenvolvimento de medicamentos com mRNA, eles apresentam limitações ao lidar com problemas computacionais intensivos. A computação quântica oferece uma nova abordagem promissora para esses desafios, complementando os métodos clássicos nos pontos onde os algoritmos atuais atingem seus limites.
Um dos grandes desafios para a Moderna é desenvolver instruções de mRNA que orientem com precisão o corpo humano a produzir as proteínas capazes de tratar doenças. Para cada proteína, existe um número astronômico de possíveis sequências de mRNA que podem codificá-la — o que torna a tarefa de otimização extremamente complexa.
Para abordar um problema médico com mRNA, os pesquisadores começam identificando os mecanismos biológicos envolvidos em uma doença e determinam qual proteína pode modular esse processo. Depois, identificam uma sequência de nucleotídeos que codifique essa proteína. Além de codificar a proteína, a sequência precisa ser estável no corpo. Eles também precisam garantir que a molécula possa ser produzida em quantidade suficiente para ser eficaz, sem desencadear uma resposta imune indesejada. Isso exige um profundo conhecimento da química celular e grande poder computacional para analisar milhões de possíveis sequências de nucleotídeos até encontrar a correta.
A Moderna já possui uma abordagem rápida e escalável para esse trabalho molecular, mas a empresa está sempre buscando maneiras de aprimorar o processo de desenvolvimento de medicamentos com mRNA. Essa busca levou a Moderna a desenvolver agora sua expertise em computação quântica, justamente no momento em que a tecnologia está à beira de aplicações úteis.
“Nosso objetivo é melhorar a saúde humana”, afirmou Alexey Galda, diretor científico associado de algoritmos e aplicações quânticas na Moderna. “Acreditamos que é essencial explorar todas as ferramentas disponíveis — incluindo a computação quântica — para acelerar nosso progresso hoje, em vez de esperar que a tecnologia atinja plena maturidade no futuro.”
Para prever como uma molécula de mRNA se comportará no corpo, é essencial entender sua estrutura secundária — o padrão de atração interna entre nucleotídeos que faz a fita de RNA se dobrar em hastes, laços e saliências. Essas estruturas influenciam a eficiência da tradução do mRNA em proteína, sua estabilidade e como ele interage com as máquinas celulares.
Cada sequência de mRNA pode, em teoria, se dobrar em um número astronômico de estruturas secundárias, embora apenas uma fração delas seja viável segundo as leis físicas que regem o comportamento molecular. Na prática, a molécula tende a assumir a estrutura com a menor energia livre — sua conformação mais estável sob condições fisiológicas. Prever essa estrutura envolve resolver um problema complexo de otimização combinatória, o que a torna ideal para algoritmos aprimorados com computação quântica.
Parceiros corporativos da IBM estão explorando aplicações possíveis para algoritmos quânticos variacionais (VQAs) — uma classe de algoritmos voltada para aplicações quânticas de curto prazo — em setores que vão das finanças à indústria aeroespacial. As pesquisas com VQAs e outros algoritmos heurísticos são animadoras, pois esses métodos podem oferecer uma vantagem quântica antes mesmo da chegada das tecnologias quânticas da próxima geração, como a correção de erros.
Pesquisadores da Moderna e da IBM usaram o Conditional Value at Risk (CVaR), uma técnica de avaliação de risco usada em finanças, para melhorar o desempenho dos VQAs e encontrar soluções ideais para problemas complexos de otimização. O CVaR ajuda investidores a avaliar o risco extremo de um portfólio, estimando a perda potencial em cenários de pior caso. Na computação quântica, o CVaR foca o processo de otimização na cauda inferior da distribuição de energia, direcionando-o para as soluções mais promissoras. O CVaR reduz a variância ao focar a otimização na parte de menor energia da distribuição de medições, direcionando de forma eficaz o otimizador clássico para soluções mais promissoras e diminuindo a sensibilidade a valores discrepantes com ruído. Como o CVaR funciona como uma etapa leve de pós-processamento clássico, ele pode aprimorar os VQAs sem adicionar uma sobrecarga computacional significativa.
A baixa sobrecarga computacional do CVaR é uma de suas principais vantagens. Embora a IBM trabalhe para reduzir o ruído no nível do hardware — com arquiteturas aprimoradas como o processador IBM® Quantum Heron, que oferece taxas de erro menores — ainda são necessárias técnicas adicionais de mitigação de erros. Essas técnicas exigem o uso de recursos quânticos e clássicos para caracterizar e corrigir os efeitos do ruído, o que pode reduzir a capacidade disponível para resolver o problema científico real. Os VQAs baseados em CVaR ajudam a aliviar essa carga ao focar de forma eficiente nos resultados de medição de alta qualidade, usando processamento clássico leve, o que libera mais capacidade do sistema para cálculos significativos.
Atualmente, os computadores quânticos estão evoluindo rapidamente e se tornando mais resistentes ao ruído. Entramos na era da utilidade quântica, em que esses computadores já conseguem entregar resultados confiáveis em escala superior aos métodos clássicos baseados em força bruta para certos tipos de problemas. Jay Gambetta, vice-presidente do IBM Quantum, espera que o mundo veja os primeiros exemplos de vantagem quântica até 2026, desde que as comunidades de computação quântica e de alto desempenho trabalhem juntas para adotar a tecnologia. E uma das rotas para a vantagem quântica é o aprimoramento contínuo de métodos heurísticos. A Moderna tem trabalhado com a IBM para seguir esse caminho, tornando os VQAs mais práticos, pois reconhece a oportunidade de estar entre os primeiros a adotar uma tecnologia emergente.
“Adotamos novas tecnologias desde o início porque preferimos entendê-las do nosso jeito, em vez de ter que correr atrás depois”, disse Wade Davis, vice-presidente sênior do setor digital da Moderna. “Colaborar com a IBM nos deu a oportunidade de ver o que essa abordagem quântica poderia fazer, em vez de esperar que ela surgisse e depois ter que correr para entendê-la.”
A equipe conjunta da Moderna–IBM® Research alcançou resultados impressionantes e agora está explorando abordagens quânticas para a previsão de estruturas secundárias. Em um artigo de 2024 publicado na IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering, eles demonstraram uma abordagem quântica capaz de igualar os resultados de solucionadores clássicos comerciais para problemas de otimização combinatória.
Em sua pesquisa, a equipe Moderna–IBM aplicou VQAs baseados em CVaR ao problema da previsão da estrutura secundária do mRNA. O resultado foi uma das maiores e mais avançadas execuções de VQA já realizadas em hardware quântico — uma demonstração do verdadeiro potencial da computação quântica no apoio à pesquisa da Moderna.
Em 2024, esse trabalho alcançou uma escala recorde para uma simulação quântica de estrutura secundária, envolvendo até 80 qubits e sequências de mRNA com até 60 nucleotídeos. Segundo os autores, ninguém havia simulado sequências com mais de 42 nucleotídeos em um computador quântico até então.
Em um trabalho que será publicado posteriormente em 2025, os pesquisadores aplicaram a mesma metodologia a problemas com até 156 qubits e 950 portas não locais, uma medida da complexidade do circuito. Eles também apresentaram uma nova abordagem para esse tipo de problema, chamada otimização quântica baseada em circuitos polinomiais instantâneos (IQP). Essa abordagem baseada em amostragem, semelhante aos VQAs com CVaR, permite o uso mais eficiente de recursos quânticos e clássicos em um ambiente conjunto de computação quântica e de alto desempenho (HPC).
Visualizando um pipeline biotecnológico habilitado para computação quântica no curto prazo
O objetivo final da Moderna não é substituir a computação clássica por métodos quânticos, mas construir um pipeline biotecnológico de curto prazo com suporte quântico. “Muitas vezes as pessoas pensam apenas na tecnologia quântica superando a clássica. Esse não é necessariamente o objetivo. Também é valioso se sua ferramenta quântica puder oferecer um conjunto mais diversificado de soluções — um conjunto mais diversificado de moléculas para gerar e testar no laboratório úmido”, disse Galda. “Ter essa ferramenta adicional, com suas próprias qualidades muito específicas, é extremamente valioso para os problemas computacionais que são gargalos centrais no nosso fluxo de trabalho. Acho que o cenário mais realista é que a computação quântica vai complementar nossa computação clássica e oferecer vantagens específicas em algumas áreas.”
A IBM acredita em métodos clássicos e quânticos trabalhando juntos para resolver os problemas mais importantes da sociedade e dos negócios. A supercomputação centrada na quântica busca dividir os problemas entre arquiteturas quânticas e clássicas, com cada uma ampliando a capacidade da outra de entregar resultados rápidos para problemas antes insolúveis. A equipe IBM–Moderna está focada em abordagens centradas na tecnologia quântica para o problema da estrutura secundária em escalas ainda maiores.
“Trabalhar com a IBM”, disse Davis, “ofereceu a oportunidade de se associar a uma empresa com histórico de entregar resultados de pesquisa relevantes. E, no campo da computação quântica, era importante que a IBM tivesse um roteiro claro para o desenvolvimento da tecnologia e um histórico de cumprimento de marcos nesse roteiro.”
À medida que a computação quântica escala, a Moderna quer estar pronta para usá-la e gerar o maior impacto possível para as pessoas por meio de medicamentos baseados em mRNA.
Fundada em 2010, a Moderna atua na interseção entre ciência, tecnologia e saúde para criar medicamentos de mRNA com velocidade e eficiência sem precedentes. Ao avançar a tecnologia de mRNA, a Moderna está reinventando a forma como os medicamentos são desenvolvidos e transformando a maneira como tratamos e prevenimos doenças para todas as pessoas. A empresa desenvolveu uma das primeiras e mais eficazes vacinas contra a COVID-19 — a Spikevax — e uma vacina contra o vírus sincicial respiratório (RSV). A plataforma de mRNA da Moderna possibilitou o desenvolvimento de terapias e vacinas para doenças infecciosas, imunoterapia oncológica, doenças raras e doenças autoimunes. Com uma cultura única e uma equipe global movida pelos valores e mentalidade da Moderna para transformar o futuro da saúde humana com responsabilidade, a empresa busca gerar o maior impacto possível por meio dos medicamentos de mRNA.
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Os exemplos apresentados têm caráter apenas ilustrativo. Os resultados reais variam de acordo com as configurações e condições do cliente e portanto os resultados esperados em geral não podem ser garantidos.