Un supercalcolatore. Sfrutta i qubit, che possono esistere simultaneamente in entrambi gli stati, e l’entanglement, la correlazione quantistica tra particelle anche a distanze enormi. È il quantum computer, che consente teoricamente di aumentare a dismisura, anche un milione di miliardi di volte, la velocità e la capacità di calcolo. Come spiega Paolo Bonaretti, presidente del Clust-ER HEALTH, cluster tecnologico dell’Emilia-Romagna delle scienze della vita, e senior advisor di IFAB, la fondazione che opera in campo di big data e di IA.

«Questa capacità di elaborazione esponenzialmente superiore apre possibilità inedite per l’analisi di problemi complessi che richiedono l’esplorazione di spazi computazionali vastissimi, proprio come quelli che si presentano nel campo delle life sciences».

Esplorazione parallela: il vero vantaggio quantistico

«Il quantum computing offre una capacità unica che lo distingue radicalmente dai sistemi tradizionali: l’esplorazione simultanea di molteplici soluzioni», racconta Bonaretti.

Un esempio concreto di questa potenzialità emerge nell’ambito della ricerca farmacologica. «Se noi dovessimo verificare la capacità di una molecola di interagire con un patogeno, avremmo bisogno di fare tanti calcoli per verificare appunto questa interazione».

Se nel calcolo tradizionale, dunque, ogni combinazione richiede un calcolo separato e sequenziale, con il quantum computing invece «teoricamente potremmo sviluppare con un solo calcolo tutte le ipotesi». Questa capacità di processamento parallelo massivo potrebbe trasformare radicalmente i tempi della ricerca biomedica, riducendo da anni a settimane o giorni l’identificazione di nuovi composti terapeutici.

L’entanglement: coordinazione quantistica istantanea

L’entanglement – fenomeno della fisica quantistica in cui due o più particelle sono così interconnesse che lo stato di una influenza istantaneamente quello dell’altra, indipendentemente dalla distanza che le separa – aggiunge una dimensione ancora più straordinaria alle capacità quantistiche.

«L’entanglement permette ai qubit di essere profondamente correlati tra loro: quando processiamo informazioni su qubit entangled, operiamo simultaneamente su tutto il sistema, moltiplicando esponenzialmente la nostra capacità di calcolo. L’entanglement crea quindi correlazioni quantistiche tra i qubit che ci permettono di manipolare stati complessi impossibili da rappresentare classicamente: quando misuriamo un qubit entangled, scopriamo istantaneamente nuove informazioni sugli altri, pur senza ‘cambiarli’ a distanza».

Questa interconnessione istantanea tra qubit consente quindi calcoli che sono impensabili nei sistemi tradizionali.

Il grande limite attuale: ci vogliono anni per verificare correttezza dei calcoli

Anche in presenza di queste potenzialità straordinarie, rimane il fatto che «non sappiamo se questi calcoli sono proprio giusti»: ci vorrebbero anni per verificarlo. «Mentre per molti settori come la fisica si può poi verificare i calcoli procedendo con diverse prove e arrivandoci per approssimazioni, per il settore della salute non si può agire in questo modo». E poi «con l’assenza di framework regolatori specifici in ambito clinico siamo veramente lontanissimi dal poter validare i risultati ottenuti attraverso il quantum computing».

Il sogno della medicina predittiva

Al di là delle difficoltà nell’uso della tecnologia, di cui ancora non si conosce l’esatto funzionamento, il sogno che anima la comunità scientifica rimane quello della medicina predittiva e della prevenzione su scala globale.

La visione più ambiziosa riguarda uno scenario in cui «avessimo tutti i dati in un magico fascicolo sanitario elettronico dove si è conservato tutto: il genoma, la storia clinica, l’anamnesi, le situazioni ambientali».

In questo caso, ora puramente teorico, «per profilare la popolazione il computer quantistico potrebbe davvero dare una mano». La vera sfida è applicare questa tecnologia al population health, la gestione della salute a livello di popolazione. «Questo approccio richiede però una ridefinizione del concetto stesso di dato sanitario: non più solo bene individuale da proteggere ma anche risorsa collettiva da valorizzare, sempre nel rispetto della privacy purché con utilizzi finalizzati al bene comune».

Il contesto in cui si inserisce questa visione è quello di una crescente pressione economica sui sistemi sanitari. «La spesa per la salute aumenta in tutto il mondo occidentale molto di più dell’aumento del PIL. La sostenibilità economica necessita di una valutazione a breve e lungo termine degli impatti degli investimenti in innovazione nelle life sciences lungo tutto il percorso del PDTA, Prevenzione, Diagnosi, Terapia e Assistenza, per tutta la popolazione».

Intesa in questo senso la «salute di popolazione» (o population health) necessita di una elaborazione in continuo e in parallelo di un’enorme mole di dati su diversi scenari possibili: con il quantum computing sarebbe alla nostra portata. Ovviamente avendo a monte la disponibilità dei dati nel giusto formato e la possibilità di autorizzarli.

Drug discovery rivoluzionato e terapie personalizzate

Con il quantum computer tutti i percorsi di drug discovery, lo sviluppo di nuove proteine e l’analisi delle interazioni tra proteine bersaglio e molecole potrebbero essere completati in tempi drasticamente ridotti e con costi significativamente più bassi rispetto agli standard attuali. L’integrazione di dati massivi attraverso il quantum computing aprirebbe scenari inediti per la personalizzazione delle terapie.

Afferma Bonaretti: «attualmente, il tasso di successo di molte terapie oncologiche si aggira intorno al 30%, ma con l’analisi quantistica di dataset completi si potrebbero identificare rapidamente le determinanti del successo terapeutico. Anche fenomeni complessi come le cascate di citochine potrebbero diventare largamente prevedibili se si riuscisse ad analizzare tutti i dati disponibili in modo integrato».

Le prime applicazioni: dalla teoria alla sperimentazione

Il quantum computing ha già prodotto risultati concreti in ambito biomedico, sebbene ancora in fase sperimentale. «Uno degli esperimenti più significativi ha riguardato la proteina KRAS oncogenica, un target terapeutico notoriamente difficile nel trattamento del cancro. Utilizzando algoritmi quantistici, i ricercatori sono riusciti a selezionare 15 molecole promettenti tra i milioni di composti possibili che avrebbero potuto essere progettati per contrastare questa proteina». Le molecole identificate sono ora in fase di test, ma verranno validate «con strumenti tradizionali».

Nel campo della radioterapia, il quantum computing sta sperimentando il suo potenziale nell’ottimizzazione dei piani di trattamento. «I piani radioterapici hanno una complessità molto elevata che di solito è molto difficile da calcolare, ma semplicemente si procede per target che vengono sperimentati di volta in volta», spiega Paolo Bonaretti.

Gli algoritmi quantistici potrebbero «migliorare la precisione e l’efficienza della pianificazione radioterapica rispetto ai metodi tradizionali», offrendo soluzioni più accurate per trattamenti personalizzati. Tuttavia, anche in questo caso, si tratta di sperimentazioni che «non sono ancora in clinica».

Chi arriverà per primo?

«Il quantum computing sta andando abbastanza lentamente dal punto di vista applicativo, nonostante le basi teoriche siano consolidate da decenni. Tuttavia, questa situazione potrebbe cambiare rapidamente», avverte Bonaretti.

Se per quanto riguarda la disponibilità di dati, soprattutto quelli genomici, la Gran Bretagna è molto avanti, la vera accelerazione nell’applicazione del quantum computing alle life sciences potrebbe arrivare dall’Asia. La ragione di questo vantaggio competitivo è anche legata all’assenza di vincoli regolatori consolidati. «Tutto sommato, il fatto di essere partiti sostanzialmente da zero e non avere regole, di fatto consente loro, giusto o sbagliato che sia, di sviluppare nuovi programmi velocemente». I cinesi stanno dimostrando una particolare aggressività negli investimenti quantistici.

«Sul quantum computing probabilmente sono anche più avanti degli americani, mentre gli europei non sono molto indietro rispetto agli americani», rivela Bonaretti. La Cina sta «costruendo macchine quantistiche molto grandi che probabilmente potranno avere prestazioni superiori». Tuttavia, la segretezza che circonda i progetti cinesi rende difficile una valutazione precisa.

Si tratta anche di una questione di investimenti

I computer quantistici hanno costi altissimi perché sono «di fatto pezzi unici realizzati con materiali rari e tecnologie molto sofisticate», conclude Bonaretti, e questa esclusività economica limita l’accesso alla tecnologia. La sfida ora è superare le barriere attuali attraverso investimenti mirati in ricerca, su scala europea, con lo sviluppo di standard condivisi e formazione di competenze specialistiche, creando al contempo i framework regolatori necessari per una applicazione sicura ed efficace in ambito clinico.