El vasto espacio estructural de todas las posibles moléculas similares a fármacos presenta un desafío monumental en el descubrimiento de fármacos. Se estima que la cantidad de moléculas distintas que es factible sintetizar y que son potencialmente capaces de ser fármacos, está entre 10 elevado a 23, y 10 elevado a 60), y solo se ha conseguido sintetizar alrededor de 100 millones de sustancias (10 elevado a 8). Este universo químico sin explorar podría contener las claves para futuros tratamientos revolucionarios contra enfermedades relacionadas con el envejecimiento que actualmente son incurables, e incluso contra el propio envejecimiento. Sin embargo, el tamaño y la complejidad de este espacio desconocido de diversidad química requieren herramientas revolucionarias para la selección de moléculas que sea posible sintetizar y que puedan ser convertidas en futuros fármacos.
La necesidad de nuevos enfoques computacionales es evidente.
Una nueva investigación demuestra que los servicios de computación cuántica disponibles comercialmente pueden acelerar el descubrimiento de nuevas estructuras químicas que no existen en la naturaleza pero que son sintéticamente factibles y poseen propiedades farmacológicas con las que sería posible tratar enfermedades complejas y hasta el envejecimiento.
Gero, una empresa de biotecnología con sede en Singapur y orientada a luchar contra el envejecimiento y potenciar la longevidad, ha demostrado la viabilidad de aplicar la computación cuántica al diseño de fármacos y a la química generativa.
En la nueva investigación se ha demostrado cómo un modelo de aprendizaje automático (una modalidad de inteligencia artificial) sobre un soporte híbrido (cuántico-clásico) se puede usar para interactuar entre dispositivos computacionales clásicos y cuánticos con el objetivo de generar estructuras químicas novedosas para posibles nuevos fármacos.
