NTT DATA testa computação quântica para otimizar a sequenciação genética

NTT DATA testa computação quântica para otimizar a sequenciação genética

· O projeto recebeu financiamento interno e envolveu equipas da NTT DATA Espanha, NTT DATA Brasil e NTT DATA Center for Quantum Innovation.

· É a primeira vez que as indústrias de Saúde e Ciências da Vida utilizam tecnologias quânticas em genética, para comparar a otimização do processo de sequenciação de genomas, recorrendo a abordagens clássicas e quânticas.

A NTT DATA anunciou a conclusão do projeto de otimização da sequenciação genética através de tecnologia quântica. Este passo representa um marco na utilização desta tecnologia nas indústrias da Saúde e Ciências da Vida.

O projeto explorou a capacidade e viabilidade de utilização da Computação Quântica para a sequenciação do genoma, comparando abordagens quânticas e não quânticas, ao mesmo tempo que abordava um problema de construção de genomas num ambiente que simulava as condições do mundo real. Os cientistas conseguiram identificar variações genéticas associadas a certas doenças e condições clínicas através da sequenciação e da reconstrução do genoma humano. Estas informações podem ser usadas para desenvolver novos tratamentos e terapias dirigidas às causas genéticas subjacentes à doença.

A colaboração entre a NTT DATA Espanha, NTT DATA Brasil e o NTT DATA Center for Quantum Innovation consistiu em implementar e comparar algoritmos de computação clássica - não quântica - e quântica com base em duas abordagens.

A solução Gurobi – uma das mais poderosas opções para resolver problemas de otimização combinada – e o algoritmo Simulated Annealing foram usados na abordagem clássica. A tecnologia de reconhecimento quântico, com qubits supercondutores da D-Wave foi utilizada na abordagem quântica. O CIM (Coherent Ising Machine) da NTT Research simulou a tecnologia. A comparação baseou-se na medição de indicadores de eficiência computacional, exatidão e escalabilidade.

O mesmo conjunto de dados foi utilizado como referência para a prova de conceito e para a comparação. Em concreto, a sequenciação do genoma bacteriófago phiX174 foi gerada sinteticamente, o que permitiu simular diferentes cenários de teste e a comparação dos indicadores de referência.

Embora os resultados decorrentes da prova de conceito revelem que abordagens puramente quânticas ainda apresentam dificuldades em lidar com grandes problemas, à medida que a capacidade computacional aumenta, é possível observar uma melhoria substancial no tempo de processamento, dependendo do tamanho do problema, passando de exponencial em sistemas tradicionais para quase linear em sistemas quânticos. Uma abordagem híbrida, combinando técnicas clássicas e quânticas e tecnologia semelhante à da D-Wave, pode competir com técnicas tradicionais como a Gurobi, na medida em que é capaz de encontrar soluções ótimas para todos os cenários, incluindo os maiores. Estes resultados são muito promissores e sugerem que a computação quântica pode ser uma alternativa viável aos métodos clássicos para resolver grandes problemas de otimização em biologia, saúde e outras áreas.

David Montal, Head of Pharma & Life Sciences, e Jose Aznar, líder do projeto e Head of Health Innovation da NTT DATA EMEAL afirmam: “Este teste de conceito é o primeiro do género a utilizar tecnologias quânticas na indústria da Saúde. Embora a utilização de tecnologias quânticas ainda esteja numa fase muito embrionária, a sua aplicabilidade a médio e longo prazo será decisiva em áreas como a genética, processamento de imagens digitais e análise de dados de saúde em tempo real, onde a eficiência e a capacidade de processamento são fundamentais.”

Ricardo Constantino, Partner, Head of Public Sector & Health da NTT DATA Portugal, acrescenta que “A medicina personalizada terá um papel importante na prestação dos cuidados de saúde, pelo que a disponibilização de serviços que possam tornar a sua utilização mais eficiente é essencial, O teste da tecnologia quântica é importante para validar e identificar os campos de utilização desta tecnologia na área da genética.”