Combatir el Cáncer: Cómo la Computación Cuántica ayuda en la lucha

Con toda la tecnología que hemos descubierto y creado en los últimos 40 años, con todo lo que podemos hacer y encaminándonos a un futuro a medio plazo de vehículos voladores y comida descargada de Internet, y para curar enfermedades como el cáncer, azote de la Medicina moderna, todavía haya que usar tratamientos que a día de son efectivos -aunque no al 100%- pero obsoletos. Para poneros un ejemplo, sólo en España se detectan al año 25.000 cánceres de mama, uno de los muchos tipos de cáncer.

Acelerar el proceso con la Tecnología

Actualmente, las personas que padecen cáncer de mama suelen someterse a quimioterapia y, antes de saber si los fármacos suministrados están reduciendo o erradicando el tumor, tienen que esperar meses. Ahora, gracias a los avances tecnológicos, un grupo de investigadores de la Case Western Reserve University está trabajando en un sistema pionero que mejora el diagnóstico y el tratamiento de este tipo de enfermedades.

El equipo ha desarrollado una técnica que denomina MRF, Magnetic Resonance Fingerprinting, una resonancia capaz de detectar la eficacia de la quimioterapia después de una sola dosis. Según Mark Griswold, profesor de radiología en Case Western Reserve y director de investigación de imagen por resonancia magnética: “Creemos que podemos comenzar a detectar cambios en una semana, en comparación a los seis meses que se necesitan en la actualidad. Esto es importante tanto para la evolución del paciente como para su calidad de vida, porque si no funciona la quimioterapia, estás envenenando tu cuerpo en vano”.

La MRF proporciona a los médicos que interpretan una Resonancia Magnética por Imagen (MRI) el mismo grado de precisión cuantitativa a la hora de evaluar las propiedades de los tejidos, en lugar de confiar exclusivamente en su experiencia y decidir de manera subjetiva si el brillo o el color de un área en particular indican que el tejido está o no sano. Gracias a ello, se pueden elaborar diagnósticos de forma directa con mayor precisión. En la actualidad, la técnica ya es utilizada en una docena de centros médicos universitarios, y se espera una adopción más amplia en los próximos años.

Esos patrones de uso intensivo de datos son comparados a posteriori con una vasta librería de tejidos con una “huella digital” de resonancia magnética conocida, que puede ser calculada de manera directa a partir de simulaciones físicas. Con suficiente precisión, la combinación de patrones podría utilizarse por sí misma para diagnosticar cáncer de colon o cerebral, y evitar así que los pacientes tengan que someterse a procedimientos de diagnóstico invasivos y dolorosos.

En enfermedades como la esclerosis múltiple y la epilepsia, los escáneres MRF pueden detectar cambios en el cerebro que son invisibles con métodos convencionales, pero que son clínicamente más significativos que los que los médicos pueden detectar hoy en día. Esto podría ayudar a predecir mejor cómo va a evolucionar la enfermedad en un paciente o a determinar si los nuevos medicamentos son efectivos para combatir las patologías.

Este nuevo método es prometedor, pero diseñar los escáneres para diagnosticar enfermedades de manera rápida y precisa supone un gran desafío computacional, que requiere enfoques innovadores. Los investigadores de Case Western Reserve han encontrado la solución a esta problemática en los algoritmos creados por el equipo de computación cuántica de Microsoft. Estos algoritmos, creados para aprovechar las ventajas de los ordenadores cuánticos del futuro, se basan en los principios de la física cuántica para resolver problemas computacionales extremadamente complejos.

También son muy útiles cuando hablamos de problemas de optimización, ya que requieren de una potencia de cálculo que rebasa los límites de la tecnología actual. Estos avances pueden ayudar a los médicos a detectar el cáncer y otras patologías en un estadio más temprano de la enfermedad y evitar así procedimientos más invasivos como las biopsias, uno de los objetivos que más persigue la Medicina en la actualidad. Aquí, en el blog de Microsoft tenéis una profunda explicación sobre el proceso y los algoritmos que usa.