Una delle grandi sfide del nostro tempo è la gestione e l’analisi delle immense quantità di dati prodotte ogni giorno dalla nostra società tecnologica. Così come è avvenuto in campi come la fisica, l’astrofisica e la matematica, solo per citarne alcuni, anche la ricerca biomedica si trova ad affrontare questa sfida complessa. Con l’avvento dell’intelligenza artificiale e del machine learning (ML), che consentono di analizzare e classificare in modo strutturato, automatico e approfondito grandi quantità di dati complessi, sembrava che molte di queste difficoltà potessero essere superate.
Tuttavia, la potenza di calcolo degli attuali computer, che eseguono gli algoritmi di ML e le reti neurali, rende l’analisi estremamente lunga e, in alcuni casi, non compatibile con le esigenze scientifiche. Questo è particolarmente evidente in ambiti come l’analisi genomica, la mappatura dei percorsi neurali cerebrali, l’analisi delle reti biologiche, e lo studio delle proteine, che richiedono enormi capacità di calcolo. Inoltre, l’uso dei supercomputer, che potrebbe accelerare significativamente queste analisi, è limitato a poche applicazioni selezionate ed è molto costoso. Da qui nasce la necessità di trovare un’alternativa al calcolo classico: un vero e proprio cambio di paradigma, come il calcolo quantistico, anche chiamato quantum computing, che possa affrontare e risolvere le attuali sfide computazionali.
Così, in un articolo redatto da Durant et al., pubblicato sulla rivista Journal of the American Medical Informatics Association nel 2024, i ricercatori della Yale School of Medicine hanno cercato di capire a che punto è la ricerca sui computer quantistici e quale può essere l’impatto sul settore dell’healthcare e della ricerca biomedica.
Il calcolo classico si basa su bit, che possono essere 0 o 1, e manipola queste sequenze attraverso operazioni logiche. Nonostante la loro potenza, i computer classici faticano ad affrontare problemi estremamente complessi che richiedono grandi capacità computazionali. Al contrario, il calcolo quantistico utilizza i qubit, che possono esistere in uno stato di sovrapposizione, cioè essere contemporaneamente 0 e 1. Questo consente di elaborare molte informazioni simultaneamente, rendendo i computer quantistici potenzialmente molto più potenti ed essere impiegati per analisi estremamente complesse.
Perciò, le potenzialità del calcolo quantistico sono enormi, specialmente nel campo della sanità e della ricerca biomedica, dove i dati sono spesso così complessi e numerosi che i computer classici faticano a gestirli in modo efficiente. Un’applicazione chiave è l’analisi genomica, dove questa tecnologia può accelerare la scansione di enormi database genetici, permettendo di identificare mutazioni e personalizzare le terapie. Anche il ripiegamento delle proteine, cruciale per capire malattie come l’Alzheimer o il Parkinson, può trarre beneficio dal calcolo quantistico, grazie alla capacità di simulare le configurazioni proteiche più velocemente.
Nella scoperta di farmaci, il calcolo quantistico può ridurre drasticamente i tempi di simulazione molecolare, facilitando la scoperta di nuovi composti chimici con interazioni ottimali. Inoltre, le reti neurali quantistiche possono migliorare la diagnosi e la previsione dei trattamenti, rendendo le terapie più personalizzate e precise. Infine, il calcolo quantistico offre nuove soluzioni di crittografia per proteggere i dati medici sensibili, garantendo una sicurezza senza precedenti.
In conclusione, sottolineano gli autori, i computer quantistici e il quantum computing, hanno il potenziale per trasformare il panorama della sanità e della ricerca biomedica. Le sue capacità di elaborare dati complessi con velocità e precisione inimmaginabili per i computer classici aprono nuove strade per la salute e la ricerca preclinica. Anche se ci sono ancora molte sfide da affrontare, come la stabilità dei qubit e la correzione degli errori, l’applicazione futura del calcolo quantistico sembra promettente e potrebbe segnare un punto di svolta per la medicina del XXI secolo.
di Valentino Ribecco
Source: Journal of the American Medical Informatics Association
