Moderna e IBM Quantum están trabajando para lograr un pipeline de biotecnología habilitado para quantum.
Moderna es una empresa farmacéutica y de biotecnología líder. Pionera en medicamentos y vacunas de ARN mensajero (ARNm), utiliza moléculas de ARNm que desempeñan una función crucial en el cuerpo para tratar y prevenir enfermedades. Hoy en día, 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 una se deriva del ARNm. Durante décadas, los científicos supieron 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 ese insight.
La empresa ha utilizado la tecnología de ARNm para instruir a las células a producir proteínas que podrían ayudar a prevenir o tratar enfermedades que antes se consideraban intratables.
Si bien las computadoras clásicas son herramientas poderosas en el desarrollo de ARNm, tienen limitaciones cuando abordan problemas que requieren un uso informático intensivo. La computación cuántica ofrece un nuevo enfoque prometedor para estos desafíos para complementar 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 instruirán con precisión al cuerpo sobre cómo producir las proteínas que pueden tratar enfermedades. Para cualquier proteína dada, hay un número astronómicamente grande de posibles secuencias de ARNm que podrían codificarla, lo que hace que la optimización sea una tarea compleja.
Para abordar un problema médico con ARNm, los investigadores comienzan por identificar los mecanismos biológicos involucrados en una enfermedad y determinar qué proteína podría modular ese proceso. Luego, 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 cuerpo. También deben garantizar que se pueda producir en cantidades suficientes para que sea eficaz, sin desencadenar una respuesta inmunitaria no deseada. Esto requiere una comprensión profunda de la química celular, así como una potencia informática sustancial, 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 empresa siempre está buscando formas de mejorar el proceso de desarrollo de medicamentos de ARNm. Este impulso ha llevado a Moderna a desarrollar ahora su experiencia en computación cuántica, mientras que la tecnología se encuentra en el umbral de aplicaciones útiles.
"Nuestro objetivo es mejorar la salud humana”, dijo Alexey Galda, director científico asociado de algoritmos y aplicaciones cuánticos de Moderna. “Creemos que es 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 organismo, es crítico comprender su estructura secundaria, es decir, el patrón de atracción interna entre los 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, en su estabilidad y en cómo interactúa con la maquinaria celular.
Cada secuencia de ARNm puede, en teoría, plegarse en un número 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 la energía libre más baja, su conformación más estable en condiciones fisiológicas. Predecir esta estructura implica resolver un complejo problema de optimización combinatoria, lo que la hace ideal para algoritmos mejorados cuánticamente.
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 industrias que van desde las finanzas hasta la aeroespacial. La investigación sobre VQA y otros algoritmos heurísticos es interesante porque los algoritmos pueden ofrecer una ventaja cuántica, antes de la llegada de las tecnologías de próxima generación, como la corrección de errores.
Los investigadores de Moderna e IBM emplearon el valor en riesgo condicional (CVaR), una técnica de evaluación de riesgos empleada en finanzas, para mejorar el rendimiento de los VQA y encontrar soluciones óptimas a problemas de optimización complejos. El CVaR ayuda a los inversionista a evaluar el riesgo extremo de una cartera, para estimar la posible pérdida de la inversión en los peores escenarios. En la computación cuántica, el CVaR centra el proceso de optimización en la cola inferior de la distribución de energía, lo cual apunta eficazmente a las soluciones más prometedoras. El CVaR mitiga la varianza; centra la optimización en la parte de menor energía de la distribución de la medición, lo que dirige eficazmente el optimizador tradicional hacia soluciones más prometedoras y reduce la sensibilidad a los valores atípicos ruidosos. Dado que el CVaR funciona como un paso de posprocesamiento tradicional ligero, puede mejorar los VQA sin agregar una sobrecarga computacional significativa.
La baja sobrecarga computacional de CVaR es una ventaja clave. Si bien IBM trabaja para suprimir el ruido a nivel de hardware, con arquitecturas mejoradas como el procesador Heron IBM® Quantum que ofrece tasas de error más bajas, a menudo se requieren técnicas adicionales de mitigación de errores. Estas técnicas implican dedicar recursos cuánticos y tradicionales para caracterizar y corregir los efectos de ruido, lo que puede reducir el cómputo disponible para resolver el problema científico real. Los VQA basados en CVaR ayudan a reducir esta carga al enfocarse de manera eficiente en resultados de medición de alta calidad mediante un procesamiento clásico ligero, lo que permite el uso de más capacidad del sistema para un cálculo significativo.
En este momento, las computadoras cuánticas están creciendo rápidamente y se están volviendo más resistentes al ruido. Entramos en la era de la utilidad cuántica, en la que las computadoras cuánticas pueden ofrecer resultados confiables a una escala que supera los métodos tradicionales de aproximación por fuerza bruta para determinados problemas. Jay Gambetta, vicepresidente de IBM Quantum, espera que el mundo vea los primeros ejemplos de ventaja cuántica para 2026, siempre que las comunidades de computación cuántica y de alto rendimiento trabajen de manera conjunta para adoptar la tecnología. Y una ruta para alcanzar el beneficio cuántico es perfeccionar y mejorar los métodos heurísticos. Moderna colaboró con IBM para seguir este camino e hizo más prácticos los VQA, porque entienden que hay una oportunidad en ser de los primeros en adoptar una tecnología emergente.
“Adoptamos la nueva tecnología temprano porque preferimos entenderla en nuestros términos que ponernos al día más tarde”, dijo Wade Davis, vicepresidente sénior de tecnología digital en Moderna. “La colaboración con IBM nos dio la oportunidad de ver lo que podría 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 artículo de 2024 publicado en la conferencia IEEE International sobre computación e ingeniería, demostraron un enfoque cuántico que podría coincidir con los resultados de los solucionadores tradicionales comerciales para problemas de optimización combinatoria.
En su investigación, el equipo de Moderna e 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 cuántico, 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 cuántica, que involucró hasta 80 cúbits y longitudes de secuencia de ARNm de hasta 60 nucleótidos. Hasta donde saben los autores, nadie simuló secuencias de ni siquiera 42 nucleótidos en una computadora cuántica.
En un trabajo que se publicará más adelante en 2025, los investigadores aplicaron la misma metodología a problemas de hasta 156 cúbits 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 la ejemplificación, similar a los VQA basados en CVaR, permite el uso más eficiente de los recursos cuánticos y tradicionales en un entorno conjunto de computación de alto rendimiento cuántico (HPC).
Visualización de un pipeline de biotecnología cuántica a corto plazo
El objetivo final de Moderna no es reemplazar la computación tradicional con métodos cuánticos, sino construir una línea de biotecnología cuántica a corto plazo. “Muy a menudo, la gente solo piensa en que la computación cuántica supera a la tradicional. Ese no es necesariamente el objetivo. También es valioso si su herramienta cuántica puede ofrecerle un conjunto más diverso de soluciones: un conjunto más diverso de moléculas para generar y probar en el laboratorio húmedo”, dijo Galda. “Tener esta herramienta adicional con sus propias cualidades muy específicas es extremadamente valioso para los problemas computacionales que son cuellos de botella centrales en nuestro flujo de trabajo.
Creo que el escenario más realista es que la tecnología cuántica aumente nuestra computación clásica y ofrezca ciertas ventajas en determinadas áreas”.
IBM prevé que los métodos tradicionales y cuánticos trabajen en conjunto para resolver los problemas más importantes que enfrentan la sociedad y las empresas. La supercomputación centrada en la cuántica funciona para dividir los problemas entre arquitecturas cuánticas y tradicionales, y cada una aumenta la capacidad de la otra para ofrecer resultados rápidamente a problemas que antes no tenían solución.
El equipo de IBM y Moderna se centra en enfoques cuánticos para la estructura secundaria a escalas aún mayores.
Davis señaló: “Trabajar con IBM ofreció la oportunidad de asociarse con una empresa con un historial de entrega 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 alcanzar hitos en esa hoja de ruta”.
A medida que la computación cuántica escala, Moderna quiere estar lista para usarla 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 el estado 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 manera en que tratamos y prevenimos enfermedades para todos. La empresa desarrolló una de las primeras y más eficaces vacunas contra la COVID-19, 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 responsablemente el futuro de la salud humana, la empresa se esfuerza por ofrecer el mayor impacto posible a las personas a través de medicamentos de ARNm.
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Los ejemplos presentados son solo ilustrativos. Los resultados reales variarán en función de las configuraciones y condiciones del cliente y, por lo tanto, no se pueden proporcionar resultados generalmente previstos.