Cómo la búsqueda de la computadora cuántica escalable ayuda a combatir el cáncer
En la actualidad, una persona con cáncer de mama puede pasar por diferentes rondas de quimioterapia y pasar meses en el limbo antes de que los escaneos médicos puedan mostrar si ese cocktail particular de drogas tóxicas han encogido al tumor.
Los investigadores de la Universidad de Case Western Reserve trabajan para cambiar eso. Ellos son pioneros en un nuevo enfoque llamado Huella Digital de Resonancia Magnética (Magnetic Resonance Fingerprinting), que utiliza técnicas de escaneo más sensibles que, según esperan, puedan detectar si los tratamientos funcionan justo después de una dosis de quimio.
“Creemos que podemos comenzar a ver esos 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 en MIT. “Esto es importante tanto para los resultados del paciente como para su calidad de vida, porque si no funciona tu quimioterapia, envenenaste tu cuerpo en vano”.
El nuevo método luce prometedor, pero diseñar los escaneos para diagnosticar enfermedades de manera rápida y precisa es un problema computacional muy desafiante, que requiere innovadores enfoques. Ahora, los investigadores en Case Western Reserve han encontrado una solución a ese problema – y han visto mejoras importantes – a través del uso de algoritmos desarrollados por el equipo de cómputo cuántico de Microsoft.
Los algoritmos “inspirados en lo cuántico” de Microsoft, diseñados para aprovechar las futuras computadoras cuánticas, toman prestados algunos principios de la física cuántica para resolver problemas computacionales de extrema dificultad. Pero también son capaces de correr en computadoras clásicas que están disponibles de manera amplia en la actualidad.
Estos han permitido al equipo de Case Western Reserve producir escaneos que son hasta tres veces más rápidos que los enfoques de vanguardia, así como escaneos que son casi 30 por ciento más precisos en medir un identificador clave de una enfermedad.
Esos avances podrían ayudar a los doctores a detectar más pronto al cáncer y a otras enfermedades, a desarrollar nuevas drogas para condiciones donde en la actualidad es difícil medir el progreso o utilizar imagen para diagnosticar diferentes tipos de cáncer en lugar de apoyarse en procedimientos invasivos como las biopsias.
Los algoritmos inspirados en lo cuántico de Microsoft son en particular útiles para la optimización de problemas – lo que involucra examinar una gran cantidad de posibilidades para encontrar una solución óptima o eficiente – que son tan complejos y requieren tanto poder de cómputo que las tecnologías actuales luchan por resolverlos.
Los ejemplos típicos podrían incluir asegurar que el tránsito avanza de manera fluida a través de toda el área metropolitana, la asignación de puerta y espacio de pista en un ocupado aeropuerto internacional o determinar cómo secuenciar mejor complicados procesos de manufactura a través de muchas y diferentes piezas de maquinaria.
Además de mejorar la labor de Case Western Reserve para detectar cáncer y otras enfermedades de manera más rápida y confiable, el equipo cuántico de Microsoft también se ha asociado con la Autoridad de Agua y Energía de Dubái, que utiliza algoritmos inspirados en los cuántico para descubrir cómo equilibrar recursos de manera ideal de diferentes fuentes de energía en toda su red eléctrica.
Willis Tower Watson, compañía global de asesoría, corretaje y soluciones, también explora cómo los algoritmos inspirados en lo cuántico de Microsoft podrían mejorar los complejos modelos matemáticos que la compañía utiliza para cuantificar riesgos e informar estrategias de inversión.
Los investigadores de Microsoft desarrollaron los algoritmos como parte de un esfuerzo mayor para crear la computadora cuántica más estable y escalable de la industria a través de partículas de información cuántica llamadas qubits topológicos. Una vez construida, los investigadores comentan que la plataforma de cómputo cuántico podría permitir a los científicos realizar cálculos en minutos, que podrían tomar miles de millones de años a las computadoras actuales.
Los algoritmos inspirados en lo cuántico simulan cómo esos sistemas trabajan, pero pueden correrse en computadoras existentes. Conforme avanza el desarrollo de una computadora cuántica de propósito general, en la actualidad las compañías pueden unirse a Microsoft Quantum Network para acceder a nuevos servicios inspirados en lo cuántico que trabajan con Microsoft Azure y con hardware clásico de computadoras como unidades centrales de procesamiento (CPU, por sus siglas en inglés), unidades de procesamiento gráfico (GPU, por sus siglas en inglés y matrices de puertas programables de campo (FPGA, por sus siglas en inglés).
“Resulta que las lecciones y el pensamiento cuántico que hemos aprendido de programar la computadora nos han llevado a un avance que podemos correr hoy de manera clásica”, comentó Julie Love, directora de desarrollo de negocios cuánticos en Microsoft.
Esto ha permitido al equipo de Microsoft desarrollar y acelerar soluciones para clientes en atención médica, gestión financiera, petróleo y gas y la industria automotriz, comentó.
“Está por venir hardware más poderoso, pero estos avances cuánticos suceden hoy”, mencionó Love.
‘Resultados que no habíamos podido ver con otra cosa’
Como sabe todo padre, es posible poner su mano en la frente del niño y tener un útil sentido de si él o ella tienen fiebre.
Pero sin un termómetro para medir la temperatura, es más complicado tomar una decisión informada sobre qué hacer – esperar y ver, tratar con medicina o correr al hospital.
La huella digital de resonancia magnética es una técnica para dar a los doctores que interpretan una MRI ese mismo grado de precisión cuántica a través de un rango de propiedades de tejido, en lugar de apoyarse en la experiencia de decidir de manera subjetiva si el brillo o el color de un área en particular indican que el tejido está muerto o saludable. En la actualidad, está en uso en una docena de centros médicos académicos, y se espera una adopción más amplia en los próximos años, de acuerdo con los investigadores.
“Millones y millones de personas han sido salvadas o han visto sus vidas mejoradas por un MRI, pero de manera general, lo que hemos hecho hasta ahora es el equivalente a poner nuestra mano en la cabeza de alguien”, comentó Griswold. “El gran cambio que permite esta huella digital es que podemos obtener los números, como la lectura de temperatura, que nos permiten realizar diagnósticos de manera directa”.
La huella digital de resonancia magnética, que ha mostrado superar a los protocolos de MRI cuantitativos comparables en un factor de 1.8, produce mediciones numéricas de propiedades del tejido para cada uno de los pixeles de una imagen. Esto se logra al utilizar secuencias de pulso mucho más intrincadas – ondas de radio inofensivas que se combinan con campos magnéticos para generar señales distintivas de diferentes tipos de grasa, tejido o tumores dentro del cuerpo de un paciente.
Esos patrones de uso intensivo de datos luego son comparados 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, una combinación de patrones podría utilizarse por sí sola para diagnosticar cáncer de colon o de cerebro, y ahorrar a los pacientes procedimientos de diagnóstico dolorosos e invasivos.
Y en condiciones como esclerosis múltiple y epilepsia, los escaneos de huella digital pueden detectar cambios en el cerebro que son invisibles con métodos convencionales pero que tienen un mayor significado a nivel clínico que los que los doctores pueden ver hoy. Eso podría ayudar a predecir mejor cómo la enfermedad va a progresar en un paciente o a determinar si las nuevas drogas son efectivas para combatir enfermedades para las cuales no hay todavía una buena medición del éxito.
El truco con la huella digital de resonancia magnética es descubrir cuál del vasto universo a nivel exponencial de posibles secuencias de pulso producirá escaneos de manera rápida y con la suficiente precisión para distinguir entre tejido sano y diferentes manifestaciones de enfermedad. Debido a que cada secuencia está hecha de muchos pulsos individuales que pueden variar por ángulo, intensidad o duración de manera individual, el número de secuencias potenciales para adquisiciones complejas es inmenso – y rivaliza con el número de átomos en el universo visible.
“De manera muy rápida, esto se vuelve un problema con tantas posibilidades emparejadas entre sí, que los métodos tradicionales de optimización en verdad luchan para resolverlo de una manera realista”, mencionó Griswold. “Existen ventajas únicas con los algoritmos inspirados en los cuántico que nos permiten obtener los resultados que antes no podíamos ver con nada más”.
Las secuencias de pulso tomadas por los algoritmos de optimización de Microsoft han brindado escaneos hasta tres veces más rápidos que los anteriores – lo que aumentaría el rendimiento, reduciría costos y mejoraría el acceso a diagnósticos que podrían salvar vidas de manera potencial, en particular en áreas que tienen meses de espera para las MRI.
Y el incremento aproximado del 30 por ciento en precisión para mediciones T2, que puede ser un importante identificar de enfermedad, podría significar la diferencia entre detectar un tumor temprano y no verlo hasta que las opciones prometedoras de tratamiento sean limitadas.
“Hemos podido mostrar ganancias en verdad significativas que van más allá de sólo ajustar un poco el sistema”, comentó Griswold, que también es director de facultad para Interactive Commons en Case Western Reserve. “Siento que los algoritmos inspirados en lo cuántico y las computadoras cuánticas van a darnos, de manera literal, el siguiente salto cuántico. Ya no vas a poder obtener esos cambios masivos en tu negocio al hacer las cosas de la misma manera en que lo hacías antes”.
Descubrir algoritmos inspirados en lo cuántico
En una computadora cuántica, las propiedades únicas de los qubits – en particular, su capacidad de mantener un valor de 0 y de 1 al mismo tiempo – le permiten procesar información de manera más rápida a nivel exponencial y encontrar soluciones, de manera potencial, a problemas alrededor del cambio climático y la hambruna mundial que no son posibles en la actualidad. Pero debido a que las partículas cuánticas son, de manera notoria, delicadas e inestables, Microsoft trabaja en el desarrollo de qubits más confiables y escalables que puedan apoyar una plataforma completa de cómputo cuántico.
Un diferente tipo de máquina, llamada recocido cuántico utiliza otras increíbles propiedades de las partículas cuánticas para desarrollar una sola tarea: resolver problemas de optimización con muchas variables y restricciones complicadas.
“Cuando hablo con los clientes empresariales, estos complicados problemas de optimización surgen una y otra vez”, comentó Love. “La sala puede estar llena de gente en finanzas, medicina, petróleo y gas, automotriz, en compañías industriales o químicas y escucharás a todos decir, ‘Claro, sí, yo tengo esos problemas’”.
En un principio, los investigadores sólo investigaban cómo funcionaban los recocidos cuánticos, así que desarrollaron algoritmos para simular lo que sucedía por dentro. Por casualidad, decidieron probar sus algoritmos clásicos pero inspirados en lo cuántico en una popular prueba de optimización y descubrieron que habían revelado otras soluciones.
“Fue una de esas cosas en las que piensas que haces un proyecto de ciencias sobre un tema y descubres algo a un lado y te das cuenta que es mucho más emocionante”, comentó Stephen Jordan, investigador de Microsoft que trabaja en aplicar algoritmos inspirados en lo cuántico a negocios del mundo real y a problemas de investigación.
“Hizo un gran revuelo entre la gente de optimización que decía, ‘¿Quiénes son estos tipos? ¡Ni siquiera son científicos computacionales! Son físicos cuánticos que tienen estos locos algoritmos que son mucho mejores’”, mencionó.
Para resolver problemas de optimización, las computadoras buscan una solución que requiere la menor cantidad de esfuerzo o costo. Sin embargo, en algunos casos es como un escalador que trata de encontrar el punto absoluto más bajo en un paisaje montañoso poco conocido y muy irregular.
Una vez que él o ella llega a un valle particular, no hay manera de saber si hay un punto más bajo en la siguiente montaña. Y encontrarlo requiere una enorme cantidad de energía para escalar la siguiente colina empinada. Entonces, pueden decidir que no vale pena y quedarse ahí – sin encontrar el punto más bajo o la mejor solución.
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 inspirados en lo cuántico de Microsoft son capaces de resolver problemas de optimización en nuevas maneras – a través de hardware que está disponible de manera amplia.
Y cuando esté disponible una computadora cuántica de pleno derecho construida sobre qubits topológicos, los mismos algoritmos se volverán aún más poderosos, comentó Matthias Troyer, investigador de Microsoft en el equipo de cómputo cuántico.
“Cualquiera de los algoritmos inspirados en cuántico pueden ser aún más acelerados sobre hardware cuántico. Al correrlos sobre hardware clásico, todavía no podemos obtener todas las ventajas”, mencionó Troyet. “Esto no es algo que se usa una sola vez. Está por completo en el camino del cómputo cuántico”.
Relacionado con algoritmos inspirados en lo cuántico:
- Visiten: Cómputo Cuántico de Microsoft
- Vean: Recorrido en video 360° del laboratorio de cómputo cuántico de Microsoft
- Conozcan más: Microsoft Quantum Network
- Lean: Blog de Microsoft Quantum
- Lean: Con los nuevos avances de Microsoft, el cómputo cuántico de propósito general se mueve más cercano a la realidad
Jennifer Langston escribe sobre investigación e innovación en Microsoft. Síganla en Twitter.
Imagen principal: Mark Griswold, profesor de radiología de la Universidad de Case Western Reserve, utiliza algoritmos inspirados en lo cuántico de Microsoft para impulsar la velocidad y precisión de los escaneos de MRI a través de un innovador enfoque llamado huella digital de resonancia magnética. Foto por Microsoft.
