MADRID, 18 Jul. (EUROPA PRESS) -
NTT DATA ha anunciado la finalización del proyecto de optimización del proceso de ensamblaje genómico a partir de la utilización de tecnologías cuánticas, y que supone un primer hito en la utilización de este tipo de tecnologías en las industrias de Salud y LifeSciences.
Este proyecto consiste en explorar la capacidad y viabilidad de utilizar la Computación Cuántica para el ensamblaje genómico mediante la comparación de enfoques de computación cuántica y no cuántica, al mismo tiempo que aborda un problema de ensamblaje genómico utilizando un entorno simulado inspirado en el mundo real, según ha explicado la compañía a través de un comunicado.
Mediante la secuenciación y el ensamblaje de los genomas de individuos, los científicos pueden identificar variaciones genéticas asociadas con ciertas enfermedades o condiciones. Esta información puede utilizarse para desarrollar nuevos tratamientos o terapias que se centren en las causas genéticas subyacentes de las enfermedades.
En esta colaboración entre NTT DATA Spain, NTT DATA Brazil y el Centro de Innovación Cuántica de NTT DATA, el objetivo ha consistido en implementar y comparar algoritmos de computación clásicos (no cuánticos) y algoritmos cuánticos en base a dos aproximaciones.
En la aproximación clásica se ha usado el producto Gurobi, uno de los paquetes para problemas de optimización combinatoria más potentes, y el algoritmo Simulated Annealing. En la aproximación cuántica se ha usado la tecnología Quantum Annealing con qubits superconductores de la compañía D-Wave. También se ha simulado la tecnología CIM (del inglés Coherent Ising Machine) de NTT Research. La comparativa se ha realizado a partir de la medición de indicadores de eficiencia computacional, precisión, y escalabilidad.
Para llevar a cabo la prueba de concepto y la comparativa se ha utilizado el mismo set de datos como referencia. Específicamente, se ha generado sintéticamente la secuenciación del genoma del bacteriófago phiX174, lo cual ha permitido simular distintos escenarios de prueba y comparación de los indicadores de referencia.
Si bien los resultados derivados de la prueba de concepto muestran que los enfoques puramente cuánticos "presentan todavía dificultades para abordar problemas grandes, en el momento en que la capacidad de computación aumente se podrá constatar una mejora sustancial en el tiempo de proceso según el tamaño el problema que pasa de ser exponencial en sistemas tradicionales a casi lineal en sistemas cuánticos".
"Esta prueba de concepto supone una primera experiencia en la utilización de tecnologías cuánticas en el ámbito de la Salud. Si bien el grado de madurez de las tecnologías cuánticas es todavía incipiente, su aplicabilidad en el medio y largo plazo será determinante en aplicaciones de ámbitos tales como la genómica, el procesado de imagen digital y a analítica de datos de salud en tiempo real donde la eficiencia y capacidad de procesado sean claves", han explicado David Montal, Head of Pharma & Life Sciences, y Jose Aznar, líder del proyecto y responsable de Innovación en Salud de NTT DATA EMEAL.
