Salud    INVESTIGACIÓN

Un simulador cuántico para estudiar la morbilidad

Atos, Bayer y RWTH Aachen University detectarán los patrones de enfermedades utilizando datos anonimizados de pacientes de cuidados intensivos, para analizar e identificar correlaciones entre morbilidades asociadas y patrones relevantes de la evolución de la enfermedad

20 NOV. 2018
6 minutos
El objetivo de este proyecto es investigar la evolución de las enfermedades humanas de multimorbilidad. / INNOVADORES

Analizar y detectar patrones de enfermedades en un sitio y un tiempo determinado gracias al uso de la computación cuántica, mediante un simulador. Este es el proyecto que están desarrollando investigadores de Atos, compañía especializada en transformación digital, la farmacéutica Bayer y RWTH Aachen University.

El proyecto utiliza datos anonimizados de pacientes de cuidados intensivos, para analizar e identificar correlaciones entre morbilidades asociadas y patrones relevantes de la evolución de la enfermedad. Este concepto complementa el enfoque de los estudios de ensayos clínicos que, normalmente, se enfocan en un número limitado de pacientes y datos bien estructurados para analizar los criterios de la enfermedad.

Los expertos en computación y ciencias de la vida de estas tres organizaciones utilizarán Atos Quantum Learning Machine, el simulador cuántico de mayor rendimiento del mundo, para investigar la evolución de las enfermedades humanas de multimorbilidad desde grandes repositorios de datos.

“La computación cuántica es una de las tecnologías emergentes que tendrá un mayor impacto innovador en la industria de las ciencias de la vida, los proveedores de atención médica y, por supuesto, las opciones de tratamiento para los pacientes. Nuestro objetivo es aprender cómo y en qué áreas se puede utilizar mejor esta nueva tecnología", subraya Dirk Schapeler, vicepresidente de innovación digital G4A de Bayer.

Uno de los retos de este proyecto es “entender mejor el estado de salud de los pacientes con más de una enfermedad”, por lo que la Atos Quantum Learning Machine ayudará a analizar la evolución de una enfermedad y la interacción con comorbilidades, explica el doctor Ulf Hengstmann, gerente de innovación en salud digital G4A de Bayer.

“Ya sabemos que los pacientes con enfermedades específicas como la insuficiencia cardíaca pueden tener varias comorbilidades típicas. Ahora necesitamos entender por qué sucede esto y cómo afecta a la terapia”, puntualiza el doctor Hengstmann.

Computación cuántica

Atos Quantum Learning Machine es el primer sistema cuántico industrial llave en mano capaz de simular hasta 41 qubits (bits cuánticos). Combina un sistema ultracompacto con un lenguaje de programación cuántico universal y estandarizado, AQASM (lenguaje de ensamblaje Atos Quantum).

También incorpora una potente librería de software para simular programas cuánticos en cualquier hardware cuántico, incluido el modelado del ruido cuántico, una característica única en el mercado. Gracias a una infraestructura basada en memoria, la capacidad de simulación de cómputo puede escalarse en cualquier etapa para admitir la escalabilidad de la aplicación combinada con mayores cargas de trabajo.

“La computación cuántica es el próximo desafío de la era digital", afirma Ursula Morgenstern, CEO de Atos Alemania. "Para desplegar todo su potencial, los clientes necesitan desarrollar y explorar casos de uso concretos como lo está haciendo Bayer en este proyecto".

El desafío en los próximos años es encontrar aplicaciones que puedan ejecutarse en procesadores cuánticos de qubits tempranos para demostrar que Quantum puede abordar problemas que la computación tradicional no puede resolver o probar que es exponencialmente más rápida.

Paralelamente al enfoque de la computación cuántica, el Centro de Investigación de Biomedicina Computacional en la Universidad RWTH Aachen está ejecutando el análisis en una computadora de alto rendimiento (HPC) para evaluar la precisión y el rendimiento de los resultados del experimento cuántico.

“El aprendizaje estructural de mecanismos a partir de datos masivos es un foco de investigación de este centro. La combinación de computación cuántica y aprendizaje automático es, hasta cierto punto, una tierra desconocida en la que vemos un alto potencial en el análisis de datos médicos”, asegura el profesor Andreas Schuppert, director de este centro. Para ello, señala que están creando “análisis comparativos de datos utilizando HPC para evaluar sus ventajas en el aprendizaje estructural”.