IBM e Moderna simulam o mais longo padrão de mRNA sem o uso de IA
Pesquisadores da IBM e da Moderna utilizaram o processador quântico R2 Heron para prever a estrutura secundária de uma sequência de mRNA composta por 60 nucleotídeos – a maior já simulada por um computador quântico. Essa simulação marca um avanço significativo na modelagem de proteínas a partir do mRNA, evidenciando o potencial da computação quântica para complementar os métodos tradicionais.
O mRNA (ácido ribonucleico mensageiro) é a molécula responsável por transportar a informação genética do DNA para os ribossomos, onde ocorre a síntese de proteínas. Apesar de ser constituído por uma única cadeia de aminoácidos, ele apresenta uma estrutura secundária complexa, composta por reentrâncias e dobras que definem sua conformação tridimensional. Com o acréscimo de cada nucleotídeo, o número de possíveis conformações cresce de forma exponencial, dificultando a previsão precisa do formato final da molécula em escalas maiores.
O estudo, apresentado na conferência IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering, demonstrou como algoritmos de simulação quântica podem ser empregados para superar as limitações dos métodos clássicos. Tradicionalmente, as previsões eram realizadas por computadores digitais e modelos de inteligência artificial – como o AlphaFold da DeepMind – que, apesar de eficazes, costumam excluir detalhes complexos como os pseudonós, estruturas que adicionam camadas extras de interações internas.
Utilizando apenas 80 dos 156 qubits disponíveis no R2 Heron, a equipe implementou um algoritmo quântico de otimização baseado em valor condicional em risco (CVaR-based VQA). Essa abordagem permitiu modelar a estrutura secundária da cadeia de mRNA com maior acurácia, superando a simulação anterior feita com uma sequência de 42 nucleotídeos. Técnicas recentes de correção de erros também foram empregadas para mitigar o ruído inerente às operações quânticas, aumentando assim a confiabilidade dos resultados.
Os pesquisadores ressaltam que, ao expandir o número de qubits e aprimorar os algoritmos com sub-rotinas adicionais, será possível realizar simulações mais precisas e para sequências mais longas. Contudo, a consolidação dessa tecnologia dependerá do desenvolvimento de métodos avançados para embutir circuitos específicos de problemas na arquitetura existente dos computadores quânticos.
Este avanço não só abre caminho para um melhor entendimento da dinâmica do mRNA e do dobramento de proteínas, mas também tem implicações importantes para a criação de vacinas mais eficazes, ao permitir previsões mais robustas sobre estruturas críticas para a resposta imune.
