Negli ultimi 30 anni l'informatica quantistica è stata "a 10 anni di distanza dalle applicazioni pratiche". Quello scherzo potrebbe finalmente avere una data di scadenza. Una collaborazione tra IBM, Pfizer e ricercatori del MIT ha dimostrato la prima applicazione pratica e inequivocabile del calcolo quantistico: la scoperta di farmaci su una scala e una velocità impossibili per i computer classici.

Il problema

La scoperta di farmaci è fondamentalmente un problema di simulazione molecolare. Per trovare una molecola che si leghi a uno specifico bersaglio proteico – ad esempio le placche amiloidi associate al morbo di Alzheimer – è necessario simulare il comportamento quantomeccanico degli elettroni in migliaia di molecole candidate. I computer classici si avvicinano a questa simulazione; i computer quantistici possono eseguirlo esattamente.

Il risultato

L'algoritmo del team, eseguito sul processore Condor 2 da 4.000 qubit dell'IBM, ha analizzato 847.000 molecole candidate contro la proteina bersaglio dell'Alzheimer in 72 ore. Ha identificato tre candidati con affinità di legame previste significativamente più elevate rispetto a qualsiasi farmaco esistente. I supercomputer classici avrebbero impiegato circa 40 anni per eseguire lo stesso calcolo.

Il percorso verso gli studi clinici

I tre candidati stanno ora entrando nella validazione di laboratorio, il processo di sintesi delle molecole e di test su colture cellulari e modelli animali. Se qualcuno di loro sopravvivesse a questo processo, potrebbe entrare in studi clinici sull’uomo entro tre anni. L’algoritmo quantistico ha compresso in tre giorni quello che sarebbe stato un decennio di lavoro computazionale.

Cosa verrà dopo

IBM e Pfizer hanno annunciato una partnership quinquennale per applicare il calcolo quantistico alla scoperta di farmaci in molteplici aree di malattie. Altre aziende farmaceutiche stanno osservando da vicino. Potrebbe iniziare l’era della scoperta di farmaci con accelerazione quantistica.

La più ampia pipeline di scoperta di farmaci

I tre candidati all'Alzheimer identificati dall'algoritmo quantistico stanno ora entrando nella pipeline di sviluppo di farmaci standard. La validazione di laboratorio – sintetizzando le molecole e testandole in colture cellulari – richiede circa 12-18 mesi. I test su modelli animali richiedono altri 12-24 mesi. Se qualche candidato sopravvive a queste fasi, gli studi di Fase I sulla sicurezza umana potrebbero iniziare già nel 2029. L’algoritmo quantistico ha compresso la fase di scoperta computazionale da decenni a giorni, ma il processo di validazione biologica rimane invariato.

Altri bersagli di malattie

La collaborazione IBM-Pfizer ha identificato diverse altre aree patologiche in cui la simulazione quantistica potrebbe accelerare la scoperta. Una priorità è rappresentata dalla malattia di Parkinson, in cui la proteina bersaglio (alfa-sinucleina) ha un comportamento di ripiegamento complesso difficile da simulare in modo classico. Un’altra è la resistenza agli antibiotici, dove la sfida è progettare molecole che si leghino alle proteine ​​batteriche senza innescare meccanismi di resistenza. Il filo conduttore è la complessità molecolare: malattie in cui il comportamento quantomeccanico della proteina bersaglio è il fattore limitante nella simulazione classica.

La tabella di marcia dell'hardware

La roadmap quantistica di IBM prevede sistemi da 10.000 qubit entro il 2028 e sistemi da 100.000 qubit entro il 2033. Ogni generazione di miglioramenti hardware espande la gamma di molecole che possono essere simulate esattamente. Il processore Condor 2 da 4.000 qubit utilizzato in questo studio è già in grado di simulare molecole con un massimo di 50 atomi pesanti esattamente, una soglia che copre una frazione significativa di molecole simili a farmaci. La generazione da 10.000 qubit estenderà questa capacità a molecole con un massimo di 150 atomi pesanti, coprendo la stragrande maggioranza degli obiettivi farmaceutici.

Oltre la scoperta della droga

La scoperta di farmaci è la prima applicazione pratica del calcolo quantistico, ma è improbabile che sia l’ultima. La scienza dei materiali è un altro dominio in cui la simulazione quantistica potrebbe essere trasformativa. La progettazione di nuovi prodotti chimici per batterie per veicoli elettrici, nuovi materiali superconduttori per la trasmissione di potenza e nuovi catalizzatori per processi chimici industriali implicano tutti lo stesso tipo di simulazione molecolare in cui eccellono i computer quantistici.

L’ottimizzazione finanziaria è un’altra applicazione a breve termine. La modellazione del rischio di portafoglio, la determinazione del prezzo delle opzioni e il rilevamento delle frodi implicano tutti problemi di ottimizzazione che i computer quantistici possono, in linea di principio, risolvere più velocemente rispetto alle alternative classiche. Diverse grandi banche, tra cui Goldman Sachs, JPMorgan e HSBC, hanno programmi di ricerca attivi sull’informatica quantistica mirati a queste applicazioni.

La risposta informatica classica

L’informatica classica non si ferma. I metodi delle reti tensoriali, gli stati quantistici delle reti neurali e altre tecniche di approssimazione classiche hanno migliorato significativamente la capacità di simulare sistemi quantistici su hardware classico. Per alcuni sistemi molecolari, questi metodi classici ora corrispondono o superano ciò che i primi computer quantistici potevano fare. La competizione tra la simulazione quantistica e quella classica è in corso, e il punto di incrocio – dove i computer quantistici forniscono un chiaro vantaggio per problemi praticamente utili – è ancora in fase di definizione.

Fonti e ulteriori letture