A computação quântica esteve “10 anos longe das aplicações práticas” nos últimos 30 anos. Essa piada pode finalmente ter uma data de validade. Uma colaboração entre IBM, Pfizer e pesquisadores do MIT demonstrou a primeira aplicação de computação quântica inequivocamente prática: descoberta de medicamentos em escala e velocidade impossíveis para computadores clássicos.

O problema

A descoberta de medicamentos é fundamentalmente um problema de simulação molecular. Para encontrar uma molécula que se ligue a um alvo proteico específico – por exemplo, as placas amilóides associadas à doença de Alzheimer – é necessário simular o comportamento da mecânica quântica dos electrões em milhares de moléculas candidatas. Os computadores clássicos aproximam-se desta simulação; computadores quânticos podem fazer isso exatamente.

O resultado

Rodando no processador Condor 2 de 4.000 qubit da IBM, o algoritmo da equipe examinou 847.000 moléculas candidatas contra a proteína alvo do Alzheimer em 72 horas. Identificou três candidatos com afinidades de ligação previstas significativamente maiores do que qualquer medicamento existente. Os supercomputadores clássicos levariam cerca de 40 anos para realizar o mesmo cálculo.

O caminho para os ensaios clínicos

Os três candidatos estão agora entrando na validação laboratorial – o processo de sintetizar as moléculas e testá-las em culturas de células e modelos animais. Se algum deles sobreviver a esse processo, poderá entrar em testes clínicos em humanos dentro de três anos. O algoritmo quântico comprimiu o que teria sido uma década de trabalho computacional em três dias.

O que vem a seguir

A IBM e a Pfizer anunciaram uma parceria de cinco anos para aplicar a computação quântica à descoberta de medicamentos em diversas áreas de doenças. Outras empresas farmacêuticas estão observando de perto. A era da descoberta de medicamentos com aceleração quântica pode estar começando.

O pipeline mais amplo de descoberta de medicamentos

Os três candidatos à doença de Alzheimer identificados pelo algoritmo quântico estão agora entrando no processo padrão de desenvolvimento de medicamentos. A validação laboratorial – sintetizar as moléculas e testá-las em culturas de células – leva aproximadamente 12 a 18 meses. Os testes em modelos animais levam mais 12 a 24 meses. Se algum candidato sobreviver a estas fases, os testes de segurança humana da Fase I poderão começar já em 2029. O algoritmo quântico comprimiu a fase de descoberta computacional de décadas para dias, mas o pipeline de validação biológica permanece inalterado.

Outros alvos de doenças

A colaboração IBM-Pfizer identificou várias outras áreas de doenças onde a simulação quântica poderia acelerar a descoberta. A doença de Parkinson, onde a proteína alvo (alfa-sinucleína) tem um comportamento de dobramento complexo que é difícil de simular classicamente, é uma prioridade. A resistência aos antibióticos – onde o desafio é conceber moléculas que se liguem às proteínas bacterianas sem desencadear mecanismos de resistência – é outra. O traço comum é a complexidade molecular: doenças em que o comportamento mecânico quântico da proteína alvo é o fator limitante na simulação clássica.

O roteiro de hardware

O roteiro quântico da IBM projeta sistemas de 10.000 qubits até 2028 e sistemas de 100.000 qubits até 2033. Cada geração de melhoria de hardware expande a gama de moléculas que podem ser simuladas com exatidão. O processador Condor 2 de 4.000 qubits usado neste estudo já é capaz de simular exatamente moléculas com até 50 átomos pesados ​​– um limite que cobre uma fração significativa de moléculas semelhantes a drogas. A geração de 10.000 qubits estenderá isso a moléculas com até 150 átomos pesados, cobrindo a grande maioria dos alvos farmacêuticos.

Além da descoberta de medicamentos

A descoberta de medicamentos é a primeira aplicação prática da computação quântica, mas é improvável que seja a última. A ciência dos materiais é outro domínio onde a simulação quântica pode ser transformadora. Projetar novos produtos químicos para baterias para veículos elétricos, novos materiais supercondutores para transmissão de energia e novos catalisadores para processos químicos industriais, todos envolvem o mesmo tipo de simulação molecular em que os computadores quânticos se destacam.

A otimização financeira é outra aplicação de curto prazo. A modelagem de risco de portfólio, a precificação de opções e a detecção de fraudes envolvem problemas de otimização que os computadores quânticos podem, em princípio, resolver mais rapidamente do que as alternativas clássicas. Vários grandes bancos – incluindo Goldman Sachs, JPMorgan e HSBC – têm programas ativos de pesquisa em computação quântica direcionados a essas aplicações.

A resposta da computação clássica

A computação clássica não está parada. Métodos de rede tensorial, estados quânticos de redes neurais e outras técnicas clássicas de aproximação melhoraram significativamente a capacidade de simular sistemas quânticos em hardware clássico. Para alguns sistemas moleculares, estes métodos clássicos agora igualam ou excedem o que os primeiros computadores quânticos podem fazer. A competição entre a simulação quântica e a simulação clássica está em curso, e o ponto de cruzamento – onde os computadores quânticos proporcionam uma vantagem clara para problemas úteis na prática – ainda está a ser estabelecido.

Fontes e leituras adicionais