Informática Cuántica / Bioquímica
IBM simula la proteína más grande jamás modelada en ordenadores cuánticos
El avance abre nuevas vías para estudiar moléculas clave en medicina

La colaboración de IBM con Cleveland Clinic y RIKEN marca un récord en el estudio de estructuras biológicas complejas. / Crédito: IBM.
IBM ha anunciado un hito en computación cuántica: la simulación de la proteína más grande modelada hasta ahora con esta tecnología, un paso que puede acelerar la investigación biomédica y el desarrollo de fármacos.
Científicos de Cleveland Clinic, RIKEN e IBM han utilizado ordenadores cuánticos en conjunto con dos de los superordenadores clásicos más potentes del mundo para simular complejos proteicos de hasta 12.635 átomos, convirtiéndolos en la molécula biológicamente significativa más grande jamás modelada con hardware cuántico.
La innovación apunta a una meta muy concreta: entender mejor cómo interactúan las moléculas que intervienen en la salud y en la enfermedad, con posibles aplicaciones en el diseño de medicamentos. De acuerdo a una nota de prensa, el trabajo se sustentó en un enfoque híbrido que combina procesadores cuánticos y superordenadores clásicos para dividir el problema en fragmentos y resolver cada parte con la herramienta más adecuada.
La eficacia del método híbrido: ordenadores cuánticos y superordenadores clásicos
Según un estudio publicado en arXiv, el equipo de investigadores usó dos procesadores IBM Quantum Heron de 156 cúbits, instalados en Cleveland y en Japón, y recurrió a los superordenadores Fugaku y Miyabi-G para recomponer el cálculo final. Este tipo de arquitectura combinada permite abordar problemas científicos que, por su escala, siguen siendo muy costosos para los métodos convencionales.
Sabemos que las proteínas son moléculas fundamentales para la vida: están presentes en casi todas las funciones del cuerpo humano, desde la digestión hasta el sistema inmunológico. Comprender cómo se comportan y cómo interactúan con otras moléculas es fundamental para desarrollar nuevos fármacos. Sin embargo, simular estas interacciones es extremadamente difícil debido a la enorme cantidad de variables en juego.
En este punto es vital el aporte de la informática cuántica. A diferencia de los ordenadores tradicionales, que procesan información en bits (ceros y unos), los dispositivos cuánticos utilizan “cúbits”, capaces de representar múltiples estados al mismo tiempo. Esto les permite abordar problemas muy complejos de forma potencialmente más eficiente y rápida.
Un antes y un después en el diseño de nuevos fármacos
En este caso, los investigadores lograron modelar una proteína compuesta por más de 12.600 átomos, una escala sin precedentes en este campo. El experimento implicó miles de simulaciones, más de 100 horas de procesamiento y una enorme cantidad de datos analizados.
Referencia
Crossing the 12,000-atom barrier with heterogeneous quantum-classical supercomputing: quantum chemistry of protein-ligand complexes. Kenneth M. Merz et al. arXiv (2026). DOI:https://doi.org/10.48550/arXiv.2605.01138
Sin embargo, el resultado demuestra que estas herramientas empiezan a ser útiles para problemas reales, más allá del laboratorio. En este ejemplo específico, los especialistas sostienen que el método híbrido logró una mejora de hasta 210 veces en precisión en una etapa clave del flujo de trabajo.
En concreto, una mejor comprensión de las proteínas podría acelerar el desarrollo de nuevos fármacos. En la actualidad, crear un nuevo medicamento puede llevar más de una década en insumir miles de millones de euros. Si las simulaciones logran predecir con mayor precisión cómo reaccionará una molécula en el cuerpo humano, ese proceso podría volverse más rápido y menos costoso.
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