Por primera vez, un ordenador cuántico ha conseguido predecir la estructura secundaria de un ARN mensajero (ARNm) de 60 nucleótidos con pseudonudos, una forma compleja que hasta ahora estaba fuera del alcance de la inteligencia artificial. El avance, logrado por IBM, Moderna y Fermioniq, abre la puerta a mejorar el diseño de vacunas y terapias génicas.
El ARNm es una molécula clave para la vida, ya que transmite las instrucciones del ADN para producir proteínas. Su estructura tridimensional influye directamente en su estabilidad y eficacia. Sin embargo, predecir esa forma es un reto, especialmente cuando incluye pseudonudos, pliegues e interacciones de largo alcance que incrementan exponencialmente la complejidad del cálculo.
Los métodos clásicos e incluso los modelos de IA podían manejar secuencias largas, pero solo simplificando el problema y excluyendo estos elementos complejos. El nuevo estudio supera esa barrera al aplicar computación cuántica, que gracias a los cúbits puede evaluar múltiples configuraciones al mismo tiempo.
El equipo utilizó un marco de optimización denominado QUBO y procesadores cuánticos de IBM, como Heron r2, para ejecutar algoritmos capaces de simular con precisión estas estructuras. Mejoras en hardware y técnicas como la mitigación de ruido y el filtrado de parámetros permitieron alcanzar el récord de 60 nucleótidos, frente al máximo previo de 42.
Incluir pseudonudos en la simulación acerca el modelo a las condiciones reales en el organismo, lo que podría permitir crear moléculas más estables y eficientes. Este avance demuestra que la computación cuántica comienza a resolver problemas científicos reales que la IA convencional no puede abordar sin simplificaciones drásticas.
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