Computadores quânticos nos ajudarão a explorar a vida projetar novos medicamentos e muito mais

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Computadores quânticos nos ajudarão a explorar a vida,
projetar novos medicamentos e muito mais
Novos algoritmos quânticos terão um impacto dramático na biologia molecular computacional e na
bioinformática e prometem impactar uma série de aplicações da ciência da vida.
Crédito da imagem: Getty Images
A biologia moderna depende cada vez mais de algoritmos e modelos matemáticos. Hoje em dia, sempre
que um pesquisador encontrar um novo gene ou proteína, sua primeira ação será consultar um dos
bancos de dados públicos de informação biológica cada vez maior. Em questão de segundos, eles
saberão se, por exemplo, há um gene muito semelhante com uma função reguladora em um modelo
animal relacionado. Usando esses bancos de dados e ferramentas associadas, os pesquisadores
acessam rapidamente ou preveem grandes quantidades de informações para ajudá-los a projetar seu
próximo experimento.
Apesar do crescimento de técnicas de biologia computacional nas últimas duas décadas, ainda há
muitos problemas que não podem ser resolvidos nos computadores atuais. Um exemplo bem conhecido
é quando um pesquisador deseja modelar a estrutura de uma proteína codificada por um gene
conhecido: a menos que exista uma proteína modelo cuja estrutura foi resolvida, isso é muitas vezes
impossível de calcular. Alternativamente, o pesquisador pode conhecer a estrutura da proteína, mas
estar interessado em saber se um substrato em particular se ligará ao seu local ativo. Usar computação
para resolver problemas como esses abriria caminho para muitas novas aplicações – desde a
descoberta de medicamentos até o projeto do catalisador.
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Sabemos teoricamente como resolver muitos desses problemas de biologia computacional premente.
Por exemplo, para prever a estrutura de uma proteína, precisamos apenas simular o processo de
dobramento por um período suficientemente longo. Ou para prever a afinidade de ligação de um ligante,
poderíamos calcular a energia de interação entre os elétrons do substrato e os elétrons do sítio ativo.
Protocolos potenciais muito claros estão disponíveis para esses experimentos, mas com uma ressalva
crítica: completá-los a um nível satisfatório nos computadores de hoje levaria mais tempo do que uma
vida humana.
Tais problemas de biologia computacional podem ser acessíveis quando a computação quântica se torna
generalizada. De acordo com um recente estudo colaborativo publicado na WIREs Computational
Molecular Science, novos algoritmos quânticos terão impacto dramático em biologia molecular
computacional e bioinformática e prometem impactar uma série de aplicações da ciência da vida.
Segundo os autores, a computação quântica pode “tornar problemas impossíveis difíceis e problemas
difíceis rotineira”.
Um computador quântico é um processador que aproveita os efeitos exóticos da mecânica quântica para
permitir operações que são impossíveis em máquinas clássicas. Essas operações quânticas podem ser
usadas para projetar algoritmos poderosos. Por sua vez, alguns desses algoritmos fornecem uma
“acelereção quântica”: resolvem um problema de uma maneira diferente, o que pode reduzir o custo
computacional. Já para certas tarefas de benchmark (embora não necessariamente úteis), mesmo um
pequeno computador quântico pode desafiar os melhores supercomputadores de nossa era, como a IA
quântica do Google demonstrou no final de 2019.
Infelizmente, aplicações úteis de algoritmos quânticos provavelmente exigirão computadores quânticos
maiores que podem não estar disponíveis por décadas. No entanto, a ausência de hardware não
impediu o desenvolvimento de algoritmos quânticos, ajudando-nos a entender onde estes serão úteis.
De um ponto de vista mais pragmático, quando a computação quântica se torna disponível, são aqueles
com maior experiência que estarão mais preparados para usá-la em seu trabalho.
De acordo com a equipe de pesquisadores do estudo atual – um grupo colaborativo da Universidade de
Oxford, Roche e UCB – existem três áreas principais onde os algoritmos quânticos podem afetar a
biologia computacional: aprendizado de máquina, simulação de sistemas químicos e problemas de
otimização.
http://dx.doi.org/10.1038/s41586-019-1666-5
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Considere, por exemplo, algoritmos de aprendizado de máquina, usado onipresentemente para
encontrar padrões em dados biológicos. Acontece que, para muitos problemas, os algoritmos quânticos
podem processar as vastas quantidades de dados necessários muito mais rápido do que um
computador clássico. Infelizmente, existem desafios significativos de engenharia na entrada e saída de
grandes quantidades de informações em um computador quântico. Esses algoritmos têm um potencial
significativo, mas provavelmente serão úteis apenas quando computadores quânticos grandes estão
disponíveis.
As perspectivas imediatas podem ser melhores para a química. Um computador quântico pode simular
com precisão o comportamento dos elétrons de uma molécula, que determinam praticamente todo o
comportamento químico. Isso poderia ter um impacto fundamental na descoberta de drogas, por
exemplo, com estimativas da afinidade de uma droga para seu alvo. Mais geralmente, influenciaria
muitas outras áreas, incluindo a modelagem da catálise enzimática, que é importante para a percepção
biológica e para o design racional dos catalisadores. Embora muitas aplicações exijam grandes
computadores quânticos, há muito potencial para aplicações úteis nos próximos anos.
Para os algoritmos de otimização, os autores consideram principalmente o dobramento de proteínas,
que não é apenas um dos problemas abertos mais importantes da biologia moderna, mas também
relacionado a aplicações práticas: conhecer a estrutura do alvo do medicamento expande vastamente a
oportunidade de design racional de medicamentos, acelerando a entrega de medicamentos seguros e
eficazes aos pacientes. Há algumas evidências de que os computadores quânticos podem ajudar a
prever a estrutura de modelos simplificados de proteínas, embora seja difícil estabelecer o quanto isso
ajudará e por quanto tempo teremos que esperar até que tenhamos computadores quânticos grandes o
suficiente para fornecer resultados significativos.
Ainda estamos nos primeiros dias da computação quântica, e é difícil prever quais dessas esperanças
serão realizadas e quando. Como Simon Benjamin, professor de tecnologias quânticas e um dos autores
do estudo, observa: “Essas perspectivas interessantes são suscetíveis ao ‘hype’, e também é importante
reconhecer as ressalvas e os desafios nessa nova tecnologia”.
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No entanto, os autores concluem sobre uma nota otimista, afirmando que “embora estejamos apenas
entrando na era da computação quântica prática, já é possível vislumbrar uma biologia computacional
quântica emergente”.
Escrito por: Carlos Outeiral e Professora Charlotte Deane, com opinião de todos os autores
Referência: Carlos Outeiral, et al. “As perspectivas da computação quântica em biologia molecular
computacional.” WIREs Ciências Moleculares Computacionais (2020). DOI: 10.1002/wcms.1481
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https://doi.org/10.1002/wcms.1481