Moderna e IBM® Quantum están trabajando en una línea de biotecnología habilitada para la cuántica.
Moderna es una empresa farmacéutica y biotecnológica líder. Pionera en medicamentos y vacunas de ARN mensajero (ARNm), utiliza moléculas de ARNm que desempeñan un papel crucial en el cuerpo para tratar y prevenir enfermedades. En la actualidad, Moderna está explorando la aplicación de la computación cuántica en el diseño de medicamentos de ARNm a través de una asociación de investigación y tecnología con IBM.
El cuerpo humano contiene más de 100 000 tipos de proteínas y cada proteína se deriva del ARNm. Durante décadas, los científicos han sabido que el ARNm tiene el potencial de constituir la base de una nueva clase de medicamentos que podrían tratar enfermedades en el nivel más fundamental de la función celular. Moderna ha sido líder en poner en práctica esa idea.
La empresa ha utilizado la tecnología del ARNm para indicar a las células que produzcan proteínas que podrían ayudar a prevenir o tratar enfermedades que antes se consideraban incurables.
Aunque los ordenadores clásicos son herramientas poderosas en el desarrollo de ARNm, tienen limitaciones cuando se enfrentan a problemas computacionalmente intensivos. La computación cuántica ofrece un nuevo enfoque prometedor para estos desafíos, complementando los métodos clásicos donde los algoritmos actuales alcanzan sus límites.
Un desafío clave para Moderna es desarrollar las instrucciones de la tecnología de ARNm que indicarán con precisión al cuerpo cómo producir las proteínas que pueden tratar enfermedades. Para cualquier proteína dada, existe un número astronómico de secuencias de ARNm posibles que podrían codificarla, lo que hace que la optimización sea una tarea compleja.
Para abordar un problema médico con el ARNm, los investigadores comienzan por identificar los mecanismos biológicos implicados en una enfermedad y determinar qué proteína podría modular ese proceso. A continuación, identifican una secuencia de nucleótidos que codifica esa proteína. Además de codificar la proteína, los investigadores deben asegurarse de que la secuencia sea estable en el organismo. También deben garantizar que se pueda producir en cantidades suficientes para que sea eficaz, sin desencadenar una respuesta inmunitaria indeseada. Esto requiere un profundo conocimiento de la química celular, así como una gran capacidad informática, para examinar los millones de secuencias de nucleótidos posibles y encontrar la correcta.
Moderna tiene un enfoque rápido y escalable para este trabajo de química molecular, pero la compañía siempre está buscando formas de mejorar el proceso de desarrollo de medicamentos de ARNm. Este impulso ha llevado a Moderna a desarrollar su experiencia en computación cuántica ahora, mientras que la tecnología se encuentra en el umbral de las aplicaciones útiles.
“Nuestro objetivo es mejorar la salud humana”, dijo Alexey Galda, director científico adjunto de algoritmos y aplicaciones cuánticas en Moderna. "Creemos que resulta crítico explorar todas las herramientas disponibles, incluida la computación cuántica, para escalar nuestro progreso hoy, en lugar de esperar a que la tecnología madure por completo en el futuro".
Para predecir cómo se comportará una molécula de ARNm en el cuerpo, es crítico comprender su estructura secundaria: el patrón de atracción interna entre nucleótidos que hace que la cadena de ARN se pliegue en tallos, bucles y protuberancias. Estas estructuras influyen en la eficiencia con la que el ARNm se traduce en proteína, su estabilidad y cómo interactúa con la maquinaria celular.
Cada secuencia de ARNm puede, en teoría, plegarse en una cantidad astronómicamente grande de estructuras secundarias, aunque solo una fracción de ellas es plausible dadas las leyes físicas que rigen el comportamiento molecular. En la práctica, la molécula tiende a adoptar la estructura con menor energía libre, su conformación más estable en condiciones fisiológicas. Predecir esta estructura implica resolver un problema complejo de optimización combinatoria, lo que la hace ideal para algoritmos mejorados quantum.
Los socios empresariales de IBM están explorando posibles aplicaciones para los algoritmos cuánticos variacionales (VQA), una clase de algoritmos para la investigación de aplicaciones cuánticas a corto plazo, en sectores que van desde el financiero hasta el aeroespacial. La investigación sobre VQA y otros algoritmos heurísticos es emocionante porque los algoritmos pueden ofrecer una ventaja cuántica, antes de la llegada de las tecnologías de computación cuántica de próxima generación, como la corrección de errores.
Los investigadores de Moderna e IBM utilizaron el valor en riesgo condicional (CVaR), una técnica de evaluación de riesgos utilizada en finanzas, para mejorar el rendimiento de los VQA y encontrar soluciones óptimas a problemas complejos de optimización. El CVaR ayuda a los inversores a evaluar el riesgo de cola de un portfolio, para estimar la posible pérdida de inversión en el peor de los casos. En la computación cuántica, el CVaR centra el proceso de optimización en la cola inferior de la distribución de energía, apuntando eficazmente a las soluciones más prometedoras. El CVaR mitiga la varianza al centrar la optimización en la parte de energía más baja de la distribución de medición, dirigiendo eficazmente el optimizador clásico hacia soluciones más prometedoras al tiempo que reduce la sensibilidad a los valores atípicos ruidosos. Dado que el CVaR funciona como un paso de posprocesamiento clásico y ligero, puede mejorar los VQA sin añadir una sobrecarga computacional significativa.
La baja sobrecarga computacional del CVaR es una ventaja clave. Aunque IBM trabaja para suprimir el ruido a nivel de hardware, con arquitecturas mejoradas como el procesador IBM® Quantum Heron, que ofrece tasas de error más bajas, a menudo siguen siendo necesarias técnicas adicionales de mitigación de errores. Estas técnicas implican dedicar recursos cuánticos y clásicos a caracterizar y corregir los efectos del ruido, lo que puede reducir la capacidad de cálculo disponible para resolver el problema científico real. Los VQA basados en CVaR ayudan a reducir esta carga al centrarse de manera eficiente en resultados de medición de alta calidad mediante un procesamiento clásico ligero, lo que permite utilizar más capacidad del sistema para un cálculo significativo.
En este momento, los ordenadores cuánticos están creciendo rápidamente y volviéndose más resistentes al ruido. Hemos entrado en la era de la utilidad cuántica, en la que los ordenadores cuánticos pueden ofrecer resultados fiables a una escala más allá de los métodos clásicos de aproximación de fuerza bruta para determinados problemas. Jay Gambetta, vicepresidente de IBM Quantum, espera que el mundo vea los primeros ejemplos de ventaja cuántica en 2026, siempre que las comunidades de computación cuántica y de rendimiento trabajen juntas para adoptar la tecnología. Y una vía para alcanzar la ventaja cuántica es perfeccionar y mejorar los métodos heurísticos. Moderna ha trabajado con IBM para seguir este camino haciendo que los VQA sean más prácticos, porque entienden que es una oportunidad ser uno de los primeros en adoptar una tecnología emergente.
"Adoptamos la nueva tecnología desde el principio porque preferimos entenderla en nuestros términos que ponernos al día más tarde", dijo Wade Davis, vicepresidente sénior de digital en Moderna. "La colaboración con IBM nos dio la oportunidad de ver lo que podía hacer este enfoque cuántico, en lugar de esperar a que apareciera y luego tener que apresurarnos a entenderlo".
El equipo conjunto de Moderna–IBM® Research ha logrado resultados impresionantes y ahora está explorando enfoques cuánticos para la predicción de estructuras secundarias. En un documento de 2024 publicado en la conferencia internacional IEEE sobre computación cuántica y ingeniería, demostraron un enfoque que podría igualar los resultados de los solucionadores clásicos comerciales para problemas de optimización combinatoria.
En su investigación, el equipo de Moderna–IBM aplicó VQA basados en CVAR al problema de predicción de la estructura secundaria del ARNm. El resultado fue una de las ejecuciones de VQA más grandes y avanzadas jamás realizadas en hardware de computación cuántica, y una demostración del potencial real de la computación cuántica para ayudar en la investigación de Moderna.
En 2024, este trabajo alcanzó una escala récord para una simulación de estructura secundaria quantum, que involucra hasta 80 qubits y longitudes de secuencia de ARNm de hasta 60 nucleótidos. Hasta donde saben los autores, nadie había simulado secuencias de ni siquiera 42 nucleótidos en un ordenador cuántico.
En un trabajo que se publicará más adelante en 2025, los investigadores aplicaron la misma metodología a problemas de hasta 156 qubits que involucran 950 puertas no locales, una medida de la complejidad del circuito. También presentaron un nuevo enfoque para este tipo de problema, llamado optimización cuántica basada en circuitos polinomiales cuánticos instantáneos (IQP). Este enfoque basado en muestreo, similar a los VQA basados en CVaR, permite el uso más eficiente de los recursos cuánticos y clásicos en un entorno conjunto de computación de alto rendimiento (HPC) cuántica.
Imaginar una línea de biotecnología con capacidad cuántica a corto plazo
El objetivo final de Moderna no es sustituir la computación clásica por métodos cuánticos, sino crear una línea de biotecnología basada en la tecnología cuántica a corto plazo. "Muy a menudo, la gente solo piensa en que la computación cuántica supera a la clásica. Ese no es necesariamente el objetivo. También sería muy útil que su herramienta cuántica pudiera ofrecerle un conjunto más diverso de soluciones, es decir, un conjunto más diverso de moléculas para generar y probar en el laboratorio húmedo", afirmó Galda. "Tener esta herramienta adicional con sus propias cualidades muy específicas es extremadamente valioso para los problemas computacionales que son cuellos de botella principales en nuestro flujo de trabajo. Creo que el escenario más realista es que la computación cuántica complementará a la computación clásica y ofrecerá ciertas ventajas en determinadas áreas".
IBM prevé que los métodos clásicos y cuánticos trabajen juntos para resolver los problemas más importantes a los que se enfrentan la sociedad y las empresas. La supercomputación cuántica funciona para dividir los problemas entre arquitecturas cuánticas y clásicas, cada una de las cuales aumenta la capacidad de la otra para ofrecer rápidamente resultados a problemas que antes eran irresolubles. El equipo de IBM–Moderna se centra en enfoques cuánticos del problema de la estructura secundaria a escalas aún mayores.
"Trabajar con IBM", dijo Davis, "ofreció la oportunidad de asociarse con una empresa con un historial de obtención de importantes resultados de investigación. Y en el campo de la computación cuántica, era importante que IBM tuviera una hoja de ruta clara para desarrollar la tecnología y un historial de hitos en esa hoja de ruta".
A medida que la computación cuántica se amplía, Moderna quiere estar preparada para utilizarla para ofrecer el mayor impacto posible a las personas a través de medicamentos de ARNm.
Fundada en 2010, Moderna trabaja en la intersección de la ciencia, la tecnología y la salud para crear medicamentos de ARNm a una velocidad y eficiencia sin precedentes. A través del avance de la tecnología de ARNm, Moderna está reinventando cómo se fabrican los medicamentos y transformando la forma en que tratamos y prevenimos enfermedades para todos. La empresa desarrolló una de las primeras y más eficaces vacunas contra la COVID-19, la Spikevax, y una vacuna contra el virus sincitial respiratorio (VSR). La plataforma de ARNm de Moderna ha permitido el desarrollo de terapias y vacunas para enfermedades infecciosas, inmunooncología, enfermedades raras y enfermedades autoinmunes. Con una cultura única y un equipo global impulsado por los valores y la mentalidad de Moderna para cambiar de forma responsable el futuro de la salud humana, la empresa se esfuerza por ofrecer el mayor impacto posible a las personas a través de los medicamentos de ARNm.
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Ejemplos presentados únicamente a título ilustrativo. Los resultados reales variarán en función de las configuraciones y condiciones del cliente y, por lo tanto, no se pueden ofrecer resultados esperados de forma general.