Introducción

La computación cuántica tiene aplicaciones variadas en el campo de la medicina y la salud: descubrimiento de fármacos, reconstrucción de secuencias de ADN, resolución de tareas de ensamblaje de genomas, clasificación de imágenes médicas, detección de pacientes de COVID-19 con rayos X, etc.

Una de las aplicaciones más interesantes es la de predecir la interacción y el efecto de un fármaco sobre un organismo determinado, lo que es imposible obtener en tiempo práctico de respuesta con los ordenadores clásicos debido a la gran cantidad de variables a tratar. Por lo tanto, solo la computación cuántica nos permitirá predecir adecuadamente las enfermedades y los resultados de los pacientes y hacer realidad la medicina de precisión. La medicina de precisión (encontrar el fármaco preciso para el objetivo más específico) ha evolucionado a un ritmo exponencial en los últimos años y ha impulsado el desarrollo de la medicina centrada en la persona [1]. Uno de los elementos clave en este sentido ha sido el conocimiento científico derivado de la panómica, que combina el análisis de datos genómicos, transcriptómicos, proteómicos y metabolómicos multidimensionales [2]. De hecho, no hay medicina personalizada sin farmacogenética ni farmacogenómica, no tiene ningún sentido [3].

QSalud: Farmacogenómica cuántica aplicada al envejecimiento

La genómica es uno de los impulsores más importante de la medicina de precisión y es considerada por muchos expertos como la que tiene el mayor potencial disruptivo en el cuidado de la salud [1]. En nuestro caso, estamos interesados en mejorar el tratamiento farmacológico de las personas mayores y por ello estamos trabajando en el proyecto QSalud: “Farmacogenómica cuántica aplicada al envejecimiento”. El objetivo general del proyecto es, ante todo, humano: aumentar la longevidad y la calidad de vida de las personas mayores, algo a lo que QSalud contribuirá gracias a la investigación de las relaciones entre los determinantes genéticos y otras variables en la trayectoria de salud de las personas mayores a lo largo de su vida, incluyendo la reacción que los fármacos pueden desencadenar en los ancianos, de tal forma que se puedan predecir los posibles efectos adversos que un determinado fármaco puede tener en la salud de una persona mayor en función de su historial de consumo de fármacos, los efectos de los fármacos y sus determinantes fisiológicos y genéticos.

Tal y como afirma el Dr. Adrián Llerena, Presidente de la Sociedad Española de Farmacogenética y Farmacogenómica, miembro del Grupo de Trabajo de Farmacogenómica de la Agencia Europea del Medicamento (EMA) y líder científico del proyecto QHealth, “Si queremos un sistema más eficiente que se ajuste la medicación a personas y no a medias, tendremos que incluir biomarcadores en la cartera de servicios” [4].

Por ello, el tratamiento cuántico de los biomarcadores ocupa un lugar estratégico en la investigación y desarrollo del proyecto QSalud y es un factor determinante entre los indicadores para medir los resultados de este proyecto:

·       Factores genéticos (biomarcadores) incluidos en el análisis

·       Interacciones farmacológicas entre los diferentes fármacos incluidos en el análisis.

·       Beneficiarios potenciales: la población adulta mayor

Para lograr este objetivo, QSalud se han diseñado los modelos científicos, metodológicos y tecnológicos necesarios para la concepción de los fundamentos científico-técnicos de un sistema híbrido clásico/cuántico, capaz de realizar optimizaciones y simulaciones imposibles de realizar en tiempos de ejecución razonables en ordenadores clásicos, que, gracias a la integración con aplicaciones sanitarias clásicas, proporcione transparentemente los resultados del sistema a los profesionales sanitarios encargados de prescribir medicamentos a las personas mayores. Este sistema híbrido no solo tendrá un impacto humano, sino que también tendrá un impacto económico porque permitirá optimizar las inversiones que los sistemas de salud hacen en el financiamiento de medicamentos y en el abordaje de los efectos adversos que muchas veces los medicamentos provocan en las personas mayores .

El proyecto tiene un presupuesto total de 5.160.477,00 euros y ha recibido una subvención de 3.671.281,69 euros del CDTI (Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial de España). El proyecto ha sido apoyado por el Ministerio de Ciencia e Innovación de España y por el FEDER (Fondo Europeo de Desarrollo Regional). En él participan un equipo multidisciplinar de investigadores y tecnólogos de las empresas aQuantum (by AlhambraIT), Gloin, Madrija y el Instituto Universitario de Investigaciones Biosanitarias de Extremadura en colaboración con la Unidad de Farmacogenética y Medicina Personalizada, la Universidad de Extremadura y la Universidad de Castilla-La Mancha .

Por lo tanto, como se muestra en la Figura 1, QSalud concibe un sistema cuántico híbrido que combina aplicaciones de atención médica y el análisis de datos con computación cuántica. Las tecnologías cuánticas permitan ya, ahora, realizar optimizaciones y simulaciones cuya realización en hardware clásico no es posible en plazos aceptables. Este sistema híbrido, en combinación con aplicaciones de salud clásicas, brindará sus resultados a los profesionales médicos involucrados en la prescripción de medicamentos a adultos mayores. También contemplamos el uso de la solución híbrida en el caso de personas más jóvenes con condiciones de salud y tratamiento de medicamentos difíciles, tratando de reducir los impactos negativos de los medicamentos debido a su correlación y efectos secundarios mutuos cuando se usan en combinación. Utilizando las historias clínicas y las variables socioeconómicas y genéticas de las personas analizadas, también podemos hacer recomendaciones para los tratamientos farmacológicos adecuados y proporcionar una evaluación de riesgos antes de prescribirlos.