Así es cómo la computación cuántica está ayudando a combatir el cáncer

Mark Griswold, profesor de radiología de la Case Western Reserve University

Actualmente, las personas que padecen cáncer de mama suelen someterse a quimioterapia y, antes de saber si los fármacos suministrados están reduciendo o erradicando el tumor, tienen que esperar meses.

Ahora, gracias a los avances tecnológicos, un grupo de investigadores de la Case Western Reserve University está trabajando en un sistema pionero que mejora el diagnóstico y el tratamiento de este tipo de enfermedades. El equipo ha desarrollado una técnica que denomina MRF, Magnetic Resonance Fingerprinting, una resonancia capaz de detectar la eficacia de la quimioterapia después de una sola dosis.

“Creemos que podemos comenzar a detectar cambios en una semana, en comparación a los seis meses que se necesitan en la actualidad”, comentó Mark Griswold, profesor de radiología en Case Western Reserve y director de investigación de imagen por resonancia magnética. “Esto es importante tanto para la evolución del paciente como para su calidad de vida, porque si no funciona la quimioterapia, estás envenenando tu cuerpo en vano”.

Este nuevo método es prometedor, pero diseñar los escáneres para diagnosticar enfermedades de manera rápida y precisa supone un gran desafío computacional, que requiere enfoques innovadores. Los investigadores de Case Western Reserve han encontrado la solución a esta problemática en los algoritmos creados por el equipo de computación cuántica de Microsoft.

Estos algoritmos, creados para aprovechar las ventajas de los ordenadores cuánticos del futuro, se basan en los principios de la física cuántica para resolver problemas computacionales extremadamente complejos. También son muy útiles cuando hablamos de problemas de optimización, ya que requieren de una potencia de cálculo que rebasa los límites de la tecnología actual.

Estos avances pueden ayudar a los médicos a detectar el cáncer y otras patologías en un estadio más temprano de la enfermedad y evitar así procedimientos más invasivos como las biopsias.

Aplicación transversal de la computación cuántica

Los algoritmos inspirados en la computación cuántica de Microsoft son especialmente útiles para la resolución de problemas que involucran examinar una gran cantidad de posibilidades para encontrar una solución óptima o eficiente. Es decir, aquellos que son muy complejos y requieren tanta potencia de cálculo que las tecnologías actuales no pueden abordar.

De hecho, además de facilitar el trabajo de Case Western Reserve, el equipo de Microsoft se ha asociado con la Dubai Electricity & Water Authority con el objetivo de emplear los algoritmos de inspiración cuántica para balancear de forma eficiente los recursos de diferentes fuentes de energía en toda su red eléctrica.

Por otro lado, Willis Towers Watson, una multinacional de gestión de riesgos y correduría de seguros, está explorando cómo los algoritmos de Microsoft podrían mejorar los modelos matemáticos que la compañía utiliza para cuantificar el riesgo y definir estrategias de inversión para sus clientes.

La finalidad del desarrollo de estos algoritmos es la creación de un ordenador cuántico más estable y escalable usando unidades de información cuántica, denominados qubits topológicos. Una vez construida, los investigadores aseguran que dicha plataforma de computación cuántica permitiría a los científicos realizar en cuestión de minutos cálculos complejos que llevarían miles de millones de años a los ordenadores actuales.

Los algoritmos de inspiración cuántica simulan cómo funcionan esos sistemas, con la ventaja de que pueden ejecutarse en ordenadores convencionales. Mientras continuamos avanzando en el desarrollo de un ordenador cuántico, las empresas pueden unirse a la Microsoft Quantum Network para acceder a nuevos servicios inspirados en la tecnología cuántica. Estos servicios funcionan en Microsoft Azure, la nube de Microsoft, así como en ordenadores convencionales.

“La experiencia y el pensamiento cuántico que hemos adquirido al programar el ordenador permiten al equipo de Microsoft desarrollar y acelerar las soluciones de los clientes en los sectores de la salud, la gestión financiera, el petróleo y el gas y la industria automotriz. La evolución del hardware, con equipos más potentes, está en camino, pero estos avances en el campo de la computación cuántica ya son una realidad”, sostiene Julie Love, directora de desarrollo de negocios de Microsoft

Julie Love, directora de Desarrollo de Computación Cuántica de Microsoft.
Julie Love, directora de Desarrollo de Computación Cuántica de Microsoft. Foto de Mark Malijan.

Resultados sin precedentes

La MRF (Magnetic Resonance Fingerprinting) es una técnica que proporciona a los médicos que interpretan una Resonancia Magnética por Imagen (MRI) el mismo grado de precisión cuantitativa a la hora de evaluar las propiedades de los tejidos, en lugar de confiar exclusivamente en su experiencia y decidir de manera subjetiva si el brillo o el color de un área en particular indican que el tejido está o no sano. Gracias a ello, se pueden elaborar diagnósticos de forma directa con mayor precisión. En la actualidad, la técnica ya es utilizada en una docena de centros médicos universitarios, y se espera una adopción más amplia en los próximos años.

La MRF, que ha demostrado superar a los protocolos de MRI cuantitativos comparables en un factor de 1.8, proporciona mediciones numéricas que identifican las propiedades del tejido analizado para cada uno de los píxeles de la imagen. Esto se logra al utilizar secuencias de pulso mucho más complejas –ondas de radio inofensivas, que se combinan con campos magnéticos para generar señales que identifican los distintos tipos de grasa, tejidos o tumores en el cuerpo de los pacientes.

Stephen Jordan, investigador senior de Microsoft.
Stephen Jordan, investigador senior de Microsoft. Foto de Mark Malijan.

Esos patrones de uso intensivo de datos son comparados a posteriori con una vasta librería de tejidos con una “huella digital” de resonancia magnética conocida, que puede ser calculada de manera directa a partir de simulaciones físicas. Con suficiente precisión, la combinación de patrones podría utilizarse por sí misma para diagnosticar cáncer de colon o cerebral, y evitar así que los pacientes tengan que someterse a procedimientos de diagnóstico invasivos y dolorosos.

En enfermedades como la esclerosis múltiple y la epilepsia, los escáneres MRF pueden detectar cambios en el cerebro que son invisibles con métodos convencionales, pero que son clínicamente más significativos que los que los médicos pueden detectar hoy en día. Esto podría ayudar a predecir mejor cómo va a evolucionar la enfermedad en un paciente o a determinar si los nuevos medicamentos son efectivos para combatir las patologías.

El secreto de la MRF es descubrir cuál, de entre todo un universo exponencialmente inmenso de posibles secuencias de pulso, producirá escaneos rápidos y con la suficiente precisión para distinguir entre tejido sano y diferentes manifestaciones patológicas. Debido a que cada secuencia está compuesta de numerosos pulsos individuales, que pueden variar en ángulo, intensidad o duración de manera individual, el número de secuencias potenciales para capturas complejas es inmenso. Tanto es así, que rivaliza con el número de átomos en el universo visible.En enfermedades como la esclerosis múltiple y la epilepsia, los escáneres MRF pueden detectar cambios en el cerebro que son invisibles con métodos convencionales, pero que son clínicamente más significativos que los que los médicos pueden detectar hoy en día. Esto podría ayudar a predecir mejor cómo va a evolucionar la enfermedad en un paciente o a determinar si los nuevos medicamentos son efectivos para combatir las patologías.

Rápidamente, esto se convierte en un problema con numerosas variables emparejadas entre sí, que los métodos tradicionales de optimización luchan para resolver de una manera realista”, comentó Griswold. “Los algoritmos basados en computación cuántica tienen ventajas únicas que nos permiten obtener resultados que antes no podíamos alcanzar de ninguna otra manera”.

Las secuencias de pulso tomadas por los algoritmos de optimización de Microsoft han brindado escaneados hasta tres veces más rápidos que los anteriores – lo que aumentaría el rendimiento, reduciría costes y mejoraría el acceso a diagnósticos que podrían salvar vidas, especialmente en situaciones en las que el uso de Resonancia Magnética por Imagen convencional puede alargar el proceso meses.

Además, el aumento de aproximadamente un 30 por ciento en la precisión de las mediciones de T2, que puede ser un identificador importante de la patología, podría significar la diferencia entre detectar un tumor de forma precoz y no descubrirlo hasta que se limiten las opciones de un tratamiento eficaz.

“Hemos sido capaces de mostrar beneficios realmente significativos, que van mucho más allá de simplemente ajustar un poco el sistema”, afirma Griswold, que también es el director de la cátedra Interactive Commons de Case Western Reserve. “Considero que los algoritmos de inspiración cuántica y el ordenador cuántico van a marcar, literalmente, el siguiente salto cuántico. Nunca lograrás cambios importantes en tu negocio haciendo las cosas de la misma forma que siempre”.

Descubrir algoritmos inspirados en lo cuántico

Los qubits con los que opera un ordenador cuántico tienen la particularidad de poder representar el valor 0 y el 1 de forma simultánea. Esto permite elevar la velocidad de procesamiento exponencialmente y afrontar problemas complejos, como los relacionados con el cambio climático o el hambre en el mundo, a través de simulaciones que no son factibles con equipos convencionales. En estos momentos el gran reto viene de la mano de la inestabilidad y complejidad de las partículas cuánticas. Por eso Microsoft trabaja en el desarrollo de qubits más robustos y escalables, que puedan apoyar una plataforma completa de cómputo cuántico.

Un tipo distinto de dispositivo, denominado quantum annealer, utiliza otras propiedades llamativas de las partículas cuánticas para desarrollar una sola tarea: resolver problemas de optimización con muchas variables y condicionantes complejos.

Originalmente, los investigadores se limitaban a indagar sobre cómo funcionaban los quantum annealers, por lo que desarrollaron algoritmos para simular lo que sucedía en su interior. Por una casualidad, decidieron probar sus algoritmos clásicos de inspiración cuántica en una popular prueba de optimización y descubrieron que con ello desbancaron por completo el resto de soluciones.

“Fue uno de esos momentos en los que estás trabajando en un proyecto de ciencias sobre un tema concreto, descubres algo que no te encaja y abres una nueva puerta aún más interesante que ni siquiera habías imaginado”, comentó Stephen Jordan, un investigador de Microsoft que trabaja en la aplicación de algoritmos de inspiración cuántica en problemas del mundo real de los negocios y la investigación.

 “Nuestros resultados causaron un gran revuelo entre los especialistas en optimización, que comentaban ‘¿Quiénes son estos tipos? ¡Ni siquiera son científicos computacionales! Son físicos cuánticos que utilizan unos extraños algoritmos que son mucho mejores”, mencionó Jordan.

Matthias Troyer, investigador de Microsoft del equipo de computación cuántica.
Matthias Troyer, investigador de Microsoft del equipo de computación cuántica. Foto de Mark Malijan

Para resolver problemas de optimización, los ordenadores buscan una solución que requiera la menor cantidad de esfuerzo o costo. Sin embargo, en algunos casos se trata de una situación como la que se encuentra un montañero que trata de encontrar el punto de paso más bajo en un paisaje montañoso poco conocido y muy irregular. Una vez que llega a un valle particular, no hay manera de saber si existe un punto de paso más bajo en la siguiente montaña. Encontrarlo requiere una enorme cantidad de energía para subir la siguiente pendiente. Entonces, puede decidir que no merece la pena, quedándose allí y resignándose a no encontrar una mejor solución en forma de punto de paso menos exigente.

Las partículas cuánticas tienen una propiedad única que, en este ejemplo, les permite hacer un túnel a través de la montaña para descubrir lo que hay en el otro lado. Al imitar la capacidad de crear túneles, los algoritmos de inspiración cuántica de Microsoft son capaces de resolver problemas de optimización de formas innovadoras, y usando para ello hardware convencional.Para resolver problemas de optimización, los ordenadores buscan una solución que requiera la menor cantidad de esfuerzo o costo. Sin embargo, en algunos casos se trata de una situación como la que se encuentra un montañero que trata de encontrar el punto de paso más bajo en un paisaje montañoso poco conocido y muy irregular. Una vez que llega a un valle particular, no hay manera de saber si existe un punto de paso más bajo en la siguiente montaña. Encontrarlo requiere una enorme cantidad de energía para subir la siguiente pendiente. Entonces, puede decidir que no merece la pena, quedándose allí y resignándose a no encontrar una mejor solución en forma de punto de paso menos exigente.

Además, cuando contemos con un ordenador cuántico completo, construido sobre qubits topológicos estables, los mismos algoritmos serán aún más eficaces, indicó Matthias Troyer, investigador de Microsoft del equipo de computación cuántica.

Cualquiera de los algoritmos de inspiración cuántica pueden acelerarse aún más utilizando hardware cuántico. Por el momento, al emplearlos sobre hardware convencional, no estamos exprimiendo todo su potencial”, afirmó Troyet.

 

Información adicional sobre algoritmos de inspiración cuántica:

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