Gary Skuse,Sherry Dadgar. El uso de la IA y la computación cuántica para analizar el genoma podría cumplir la promesa de la medicina personalizada, pero aún existen obstáculos prácticos y éticos. The Conversation, April 28, 2026. Rochester Institute of Technology. Medicine, George Washington University
Décadas después de que los investigadores secuenciaran por primera vez el genoma humano , científicos de todo el mundo siguen trabajando para comprenderlo. A pesar de los diligentes esfuerzos globales para vincular las variaciones poco comunes en las secuencias de ADN con las enfermedades humanas, el progreso ha sido lento, debido en gran parte a las limitaciones en el conocimiento científico y en parte a las limitaciones en las tecnologías computacionales.
La inteligencia artificial tiene el potencial de ayudar a los científicos a descifrar los millones de variaciones genéticas presentes en los genomas de diferentes personas para identificar cuáles causan enfermedades y cuáles no. Sin embargo, para aprovechar plenamente el poder de la IA, los científicos necesitan comparar los genomas de miles o decenas de miles de personas. Esta tarea no solo requiere un gran esfuerzo computacional, sino que también es propensa a errores y tardará años en completarse .
La computación cuántica tiene el potencial de facilitar este proceso. Somos investigadores con un interés de larga data en encontrar formas de utilizar la genética en la práctica clínica y desarrollar nuevas tecnologías para estudiar el genoma humano. La combinación de la computación cuántica con la IA tiene el potencial de acelerar el análisis genómico mucho más allá de los métodos tradicionales. En el caso de afecciones médicas que requieren atención inmediata, una decodificación más rápida de la información genética puede influir directamente en las decisiones de tratamiento urgentes y, en algunos casos, salvar vidas.
Computación convencional frente a computación cuántica
En la informática convencional, los bits individuales de información (dígitos binarios, también llamados bits) solo pueden representar dos estados: 0 y 1. Sin embargo, los cúbits utilizados en la computación cuántica pueden tener más de dos estados distintos. Al sumar cúbits, el número de estados aumenta exponencialmente. La potencia de las computadoras cuánticas reside en su capacidad para comprobar todas las posibilidades a la vez en problemas con un gran número de variables, en lugar de hacerlo de una en una, como debe hacerlo incluso la computadora clásica más rápida. Esto permite a las computadoras cuánticas resolver ciertos tipos de problemas, como la factorización de números grandes para los esquemas de cifrado actuales y la optimización combinatoria para encontrar la mejor ruta a traés de un gran número de puntos.
Sin embargo, la computación cuántica aún se encuentra en sus inicios. A pesar del enorme potencial de esta tecnología, los informáticos se enfrentan a desafíos relacionados con su escalabilidad, la corrección de errores, el desarrollo de hardware y el establecimiento de estándares. Además, existen importantes limitaciones de tiempo y coste asociadas a la solución de estos problemas. Los expertos en la materia estiman que podrían pasar al menos diez años antes de que la computación cuántica sea realmente útil fuera del laboratorio.
Análisis de datos más amplio y mejor
Si los investigadores logran superar estos desafíos, la combinación de la IA y la computación cuántica no solo permitirá a los científicos y médicos comprender mejor el genoma humano, sino también aprovechar ese conocimiento para mejorar la atención al paciente.
Actualmente, los investigadores pueden utilizar la IA para analizar datos genómicos en combinación con cantidades limitadas de otra información biológica, como la actividad genética , la epigenómica, las firmas de ARN y la función de las proteínas. La computación cuántica podría permitir que la IA procese conjuntos de datos cada vez más masivos y detallados.
Esto podría implicar la integración de grandes conjuntos de datos genéticos, proteicos y espaciales con datos clínicos, demográficos y fisiológicos en tiempo real. Este enfoque sistémico permite una comprensión más completa y precisa de sistemas biológicos complejos, más allá de la mera secuencia de ADN, lo que podría utilizarse para mejorar la salud pública.
En otras palabras, la computación cuántica podría permitir secuenciar el genoma de un paciente y combinar esa información con otra información sobre cómo funciona su cuerpo a nivel molecular para mejorar la precisión de los diagnósticos y determinar el mejor tratamiento en horas en lugar de meses...
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Nueva presentación el 30 de Octubre .
Dr. Anibal E. Bagnarelli,
Bioquímico-Farmacéutico,UBA.
Cordiales saludos.
Ciudad de Buenos Aires. R. Argentina