Investigadores de la Universidad Técnica de Dinamarca (DTU) y ORCA Computing, con sede en el Reino Unido, demostraron que una computadora cuántica puede mejorar la precisión y el alcance del diseño de péptidos impulsado por IA, abriendo un camino potencial hacia un desarrollo más barato y rápido de medicamentos para enfermedades raras y poblaciones desatendidas.
Los péptidos, cadenas cortas de aminoácidos que actúan como moléculas de señalización en el cuerpo, son candidatos terapéuticos prometedores para una amplia gama de afecciones, desde trastornos metabólicos hasta enfermedades infecciosas. Pero diseñar medicamentos peptídicos efectivos ha requerido tradicionalmente extensos recursos computacionales e iteración experimental, limitando la gama de objetivos que las empresas farmacéuticas están dispuestas a perseguir.
El equipo reunió financiamiento y tiempo para mostrar cómo el procesador fotónico cuántico de ORCA Computing, combinado con modelos clásicos de IA, podía generar nuevas secuencias peptídicas con propiedades adaptadas a objetivos biológicos específicos. El enfoque mejorado cuánticamente pudo explorar una gama más amplia de configuraciones moleculares que la computación clásica por sí sola, produciendo péptidos candidatos que de otro modo podrían haber sido pasados por alto.
“Esto es una prueba de concepto de que la computación cuántica puede agregar valor real a la IA generativa en el descubrimiento de fármacos”, dijeron los investigadores. El trabajo se centró en objetivos peptídicos relevantes para enfermedades que carecen de incentivos de mercado suficientes para el desarrollo farmacéutico tradicional, precisamente el tipo de indicaciones “huérfanas” que rara vez atraen inversión masiva en I+D.
El sistema fotónico cuántico PT-2 de ORCA Computing, que opera a temperatura ambiente utilizando componentes de telecomunicaciones estándar, se utilizó para generar distribuciones de probabilidad más ricas para el proceso de entrenamiento del modelo de IA. La tecnología de la empresa se basa en una memoria cuántica patentada que atrapa y libera fotones individuales bajo demanda, permitiendo flujos de trabajo híbridos de aprendizaje automático cuántico-clásico.
La demostración se produce mientras la industria del descubrimiento de fármacos en general lucha con el costo y la complejidad de llevar nuevas terapias al mercado. Los modelos de IA generativa ya han demostrado que pueden diseñar nuevas proteínas y moléculas pequeñas, pero la adición de la computación cuántica podría desbloquear objetivos químicamente más complejos con los que la IA clásica tiene dificultades.
ORCA Computing ha anunciado previamente asociaciones con instituciones como el National Quantum Computing Centre del Reino Unido y el Centro de Supercomputación y Redes de Poznan en Polonia para desarrollar aprendizaje automático mejorado cuánticamente para aplicaciones que van desde la formulación química hasta la imaginería biológica.
Fuentes: Scientists’ Side Hustle? Using AI and Quantum Computing to Generate New Peptides (Wired, 12 de julio de 2026)
Traducido por Alessandra