¿Puede la computación cuántica realmente perturbar la industria farmacéutica?

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¿Puede la computación cuántica realmente perturbar la industria farmacéutica?

La computación cuántica se ha vuelto mucha atención de inversionistas en los últimos dos años. Una de las aplicaciones más tempranas y lucrativas podría estar en la industria farmacéutica, y en particular para el descubrimiento de fármacos.

“La industria farmacéutica gasta alrededor del 15% de sus ingresos en I+D. Esa es una gran cantidad de dinero. Si la computación cuántica se usara solo para el 1% de este trabajo, sería un mercado bastante importante”, dice Oliver Kahl. Es director de MIG Capital, una empresa alemana de capital de riesgo que ha invertido en IQMuna de las startups cuánticas más grandes de Europa.

Dos nuevas empresas europeas que utilizan la computación cuántica para el descubrimiento de fármacos ya han recaudado dinero este año: la finlandesa Algorithmiq recaudó 4 millones de dólares en febrero y Qubit Pharmaceuticals, con sede en París, recaudó 16 millones de euros en junio. Además de esa empresa suiza, Terra Quantum, que tiene aplicaciones farmacéuticas en su modelo cuántico como servicio, recaudó 75 millones de dólares en marzo.

Pero, ¿qué tan lejos está la cuántica de realmente interrumpir la industria farmacéutica?

¿Qué puede ofrecer la computación cuántica a las compañías farmacéuticas?

En pocas palabras: mucho, mucho más rápido descubrimiento de fármacos.

El descubrimiento de fármacos “tradicionales” requiere la detección de miles de moléculas para encontrar candidatos que luego deben probarse en animales y humanos en condiciones extremadamente controladas. Antes de que eso pueda suceder, los científicos deben identificar la molécula correcta en nuestros cuerpos a la que los medicamentos pueden dirigirse para tratar una afección en particular.

Todo el proceso puede llevar años. Teniendo en cuenta que solo el 10% de los medicamentos probados en ensayos clínicos obtienen aprobación, el panorama parece bastante sombrío.

Para acelerar el descubrimiento de fármacos y reducir los costos, las nuevas empresas como BenevolentAI y Exscientia, con sede en el Reino Unido, están usando inteligencia artificial para predecir qué fármacos candidatos tienen más probabilidades de éxito.

La computación cuántica podría llevar más allá estas predicciones al simular candidatos a fármacos y sus objetivos para encontrar la mejor combinación. Esto es algo que las computadoras clásicas simplemente no pueden hacer.

Sabrina Maniscalco, CEO de Algorithmiq

Según Sabrina Maniscalco, directora ejecutiva de Algorithmiq, simular una molécula simple como el agua con una computadora cuántica necesitaría la memoria equivalente a un mensaje de WhatsApp. Pero simular una molécula compleja como la penicilina “necesitaría más memoria que el número total de átomos en el universo; es fundamentalmente imposible simularla en una computadora clásica”.

“Queremos ser los primeros en demostrar que la computación cuántica puede hacer algo que las computadoras de silicio no pueden”, dice Maniscalco a Sifted.

Las simulaciones cuánticas no solo reducirían la cantidad de tiempo y dinero que requiere el descubrimiento de fármacos, sino que también podrían permitir a los científicos encontrar fármacos completamente nuevos que los enfoques tradicionales no han encontrado. “No será un cambio incremental, sino disruptivo”.

Trabajando con computadoras cuánticas imperfectas

A pesar de todo lo que se habla sobre el potencial de la computación cuántica, la tecnología aún se encuentra en las primeras etapas de desarrollo. Actualmente, IBM tiene el procesador cuántico más poderoso, con 127 qubits, el equivalente cuántico de un bit de computadora.

El poder de cómputo es limitado en estos pequeños procesadores, pero Maniscalco cree que es suficiente para usarse en escenarios del mundo real. El primer objetivo de su empresa es simular parcialmente enzimas, en particular, la parte de una enzima que interactúa con otras moléculas.

El principal desafío de Algorithmiq es que los dispositivos cuánticos existentes son extremadamente sensibles a su entorno, lo que significa que cualquier interacción con su entorno, como el cambio más pequeño de temperatura, puede generar errores en los cálculos. Las futuras computadoras cuánticas vendrán con funciones de corrección de errores, pero eso requerirá memorias mucho más grandes que Maniscalco estima que no estarán disponibles hasta dentro de 15 a 30 años.

Algorithmiq quiere resolver ese problema ahora. La estrategia de la startup es desarrollar un algoritmo para limpiar la señal generada por una computadora cuántica. “Es como tomar una foto con la mejor configuración de luz, la mejor cámara y mejorarla aún más en Photoshop”.

Robert Marino, director general de Qubit Pharmaceuticals
Robert Marino, director general de Qubit Pharmaceuticals

“Las computadoras cuánticas ahora están donde estaban las computadoras clásicas en los años 60 y 70: están diseñadas para resolver problemas específicos, no son computadoras universales”, dice Robert Marino, director ejecutivo de Qubit Pharmaceuticals.

Su startup ha optado por un enfoque híbrido para sortear las limitaciones actuales de las computadoras cuánticas. La idea es identificar pasos específicos en los que la computación cuántica podría resolver problemas matemáticos complejos de manera más eficiente que una computadora clásica. “Cortamos grandes problemas en partes pequeñas para trabajar con lo que está disponible”, le dice Marino a Sifted.

Uno de esos pasos sería mapear todas las posibles “formas”, o estados, que puede tomar un objetivo farmacológico. Dado que algunas moléculas solo pueden interactuar con las drogas cuando se encuentran en un estado muy específico, el uso de la computación cuántica para mapearlas podría revelar objetivos raros para candidatos a drogas que las computadoras clásicas no han podido encontrar.

“Se requieren muchos cálculos solo para ese paso; la computación cuántica podría ahorrar miles de horas de computación”, dice Marino.

Dentro de dos o tres años, espera que Qubit Pharmaceuticals utilice computadoras cuánticas para el 5-10% del proceso de descubrimiento de fármacos y computadoras clásicas para el resto.

¿La industria farmacéutica está mostrando interés?

“Actualmente, las compañías farmacéuticas se encuentran en la fase de ‘qué podemos hacer con esto’: todos están muy interesados ​​en probar, aprender, ver casos de uso y comparar la computación cuántica con la computación clásica”, dice Marino.

“Yo diría que están en un estado de curiosidad tecnológica. No tengo conocimiento de ninguna compañía farmacéutica establecida que actualmente use algún medio de computación cuántica más allá de una prueba de concepto o un nivel piloto”, le dice Kahl a Sifted.

Algunas compañías farmacéuticas están comenzando a sumergirse en la computación cuántica. M Ventures, el brazo de riesgo de Merck, ha invertido en la startup cuántica Seeqc con sede en EE. UU. BASF es uno de los inversionistas en Zapata Computing, una startup estadounidense que desarrolla software cuántico. Biogen se asoció con 1QBit para utilizar la computación cuántica para acelerar el descubrimiento de fármacos. Y la Fundación Novo Nordisk acaba de destinar 200 millones de dólares al desarrollo de computadoras cuánticas para aplicaciones farmacéuticas y climáticas.

“Hoy en día, no hay computadoras cuánticas que puedan ejecutar algoritmos verdaderamente significativos desde el punto de vista comercial”, dice Gangolf Schrimpf, quien dirige las relaciones con los medios en Merck. “Estimamos que las primeras máquinas comercialmente relevantes llegarán en 2025 o más tarde. Eso no significa, sin embargo, que no trabajaremos antes de 2025 con versiones menos sofisticadas.

“Es seguro decir que la mayoría de las compañías farmacéuticas conocen el campo y su potencial disruptivo y han comprometido sus ecosistemas de innovación (empresas, aceleradores, desarrollo comercial) para forjar asociaciones tempranas”.

Agrega que desarrollar el conocimiento interno de las tecnologías cuánticas es parte de la estrategia de Merck para estar listo cuando despegue la computación cuántica. “Estamos escaneando activamente el espacio cuántico en busca de objetivos de inversión adicionales, que también incluyen tecnologías adyacentes como la detección cuántica”.

¿Cuándo, si es que lo hace, entregará la tecnología?

“La computación cuántica ya está demostrando ser útil en el descubrimiento de fármacos, incluso si aún no podemos simular moléculas complejas”, dice Florian Neukart, director de productos de Terra Quantum. Él cree que las simulaciones moleculares significativas para la industria farmacéutica podrían ser posibles dentro de los próximos tres a cinco años.

Maniscalco compara el trabajo que las startups cuánticas están haciendo hoy en día con el alunizaje: la computadora utilizada para el alunizaje del Apolo tenía menos potencia de procesamiento que la que tiene un teléfono inteligente hoy en día, pero el equipo detrás de ella aún logró lograr algo que era imposible hasta entonces.

Margaret Hamilton en 1969 junto al código que escribió para llevar el Apolo a la Luna
Margaret Hamilton en 1969 junto al código que escribió a mano para aterrizar el Apolo en la Luna

“Las simulaciones moleculares completas requieren millones y miles de millones de qubits y puertas de alta fidelidad. Personalmente, espero décadas de mayor desarrollo antes de que tales sistemas se conviertan en realidad”, dice Kahl. “En cuanto a cuándo la computación cuántica podrá crear valor para las compañías farmacéuticas, una suposición conservadora no es antes del final de la década”.

Leonie Mueck, directora de productos de Riverlane, una startup cuántica con sede en el Reino Unido, ofrece una visión más optimista. Ella señala que los avances de la investigación futura pueden revelar nuevos métodos que reduzcan significativamente los recursos necesarios para ejecutar estos algoritmos cuánticos. Esto ha sucedido antes en el campo cuántico y podría acelerar las líneas de tiempo proyectadas.

La computación cuántica también podría beneficiar a la industria farmacéutica de otras formas. Por ejemplo, optimizar la cadena de suministro de la fabricación de medicamentos o usar computadoras cuánticas para simular los efectos que tendrá un tratamiento en los pacientes, lo que podría aumentar significativamente la tasa de éxito de los ensayos clínicos.

¿Podemos esperar una burbuja cuántica?

“La computación cuántica ha atraído a una gran cantidad de fanáticos y numerosos evangelistas cuánticos elogian a gritos la llegada de la era cuántica. Esto puede sonar sarcástico, si no cínico, pero la cuántica es un campo muy complejo que muchos no entienden”, dice Kahl.

Una falsa creencia común es que la computación cuántica proporcionará un aumento exponencial en la velocidad de computación en comparación con las computadoras tradicionales. Según Kahl, solo hay unos pocos algoritmos conocidos que sabemos con certeza superarán significativamente a la computación clásica cuando se ejecuten en grandes computadoras cuánticas. “Investigación reciente señala que no hay evidencia de una ventaja cuántica exponencial en la química cuántica y, por lo tanto, en las aplicaciones farmacéuticas.

“Desafortunadamente, muchos inversores parecen no saber, no querer saber o no entender esto; el miedo a perderse es sin duda un gran contribuyente”.

Schrimpf agrega: “Nuestra principal preocupación es que las tecnologías cuánticas sufran un ciclo de auge y caída que agote las oportunidades de financiación. La computación cuántica no será la solución integral y definitiva para la computación, y tampoco todos los futuros teléfonos inteligentes tendrán un núcleo de computación cuántica, al menos no en el futuro previsible.

“Las computadoras cuánticas abordan problemas matemáticos muy complejos y de nicho en casos de uso industrial de alto valor. […] Creemos que es importante gestionar la exageración y las expectativas, y proporcionar al campo un flujo de financiación sólido, pero más importante, continuo, que incluya capital privado paciente e iniciativas de financiación pública”.

Neukart cree que la computación cuántica probablemente seguirá el típico ciclo de exageración por el que han pasado muchos otros sectores tecnológicos. “Cuando comenzó el aprendizaje automático, la gente pensó que podía aplicarlo a cualquier problema que tuviera. El desafío es comunicar dónde la computación cuántica es útil y dónde no”.

Según Neukart, en comparación con otras industrias, la farmacéutica tiende a tener cuidado de no hacer afirmaciones extraordinarias, lo que significa que el ciclo de exageración podría no ser tan fuerte.

“Espero que los mercados se enfríen, con suerte no se congelen, a medida que las personas se den cuenta de la realidad de un desarrollo tecnológico más lento de lo previsto”, dice Kahl. “Una segunda ola se desarrollará más lentamente y probablemente estará más enfocada en las verticales de la industria donde existe una clara evidencia de una ventaja cuántica exponencial”.

Clara Rodríguez Fernández es la corresponsal de deeptech de Sifted, con sede en Berlín.

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