{"id":6237,"date":"2026-04-25T15:01:58","date_gmt":"2026-04-25T19:01:58","guid":{"rendered":"https:\/\/elfuerte.cl\/web\/?p=6237"},"modified":"2026-04-25T15:13:35","modified_gmt":"2026-04-25T19:13:35","slug":"como-la-computacion-cuantica-empieza-a-acelerar-el-desarrollo-de-medicamentos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/elfuerte.cl\/web\/2026\/04\/25\/como-la-computacion-cuantica-empieza-a-acelerar-el-desarrollo-de-medicamentos\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica empieza a acelerar el desarrollo de medicamentos"},"content":{"rendered":"\t\t
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C\u00f3mo la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica empieza a acelerar el desarrollo de medicamentos<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Aunque a\u00fan en fase experimental, la tecnolog\u00eda basada en qubits comienza a aplicarse en simulaci\u00f3n molecular, con el potencial de reducir tiempos y costos en una industria marcada por procesos largos y complejos.<\/strong><\/p>

La computaci\u00f3n cu\u00e1ntica empieza a salir del laboratorio y a probarse en un terreno concreto: el desarrollo de medicamentos. Aunque a\u00fan est\u00e1 en una etapa inicial, investigadores y empresas tecnol\u00f3gicas ya la utilizan para simular mol\u00e9culas y explorar formas m\u00e1s r\u00e1pidas de dise\u00f1ar nuevos f\u00e1rmacos.<\/p>

Del c\u00e1lculo paso a paso a explorar m\u00faltiples posibilidades<\/strong><\/h5>

Durante d\u00e9cadas, la computaci\u00f3n ha operado bajo una l\u00f3gica clara: procesar informaci\u00f3n paso a paso, descartando posibilidades hasta llegar a una soluci\u00f3n. La computaci\u00f3n cu\u00e1ntica introduce un cambio m\u00e1s profundo que una simple mejora de velocidad. Modifica la forma misma en que se abordan ciertos problemas, permitiendo explorar m\u00faltiples estados de manera simult\u00e1nea.<\/p>

Ese cambio, todav\u00eda en desarrollo, comienza a encontrar aplicaciones concretas en un terreno especialmente exigente: la salud.<\/p>

A diferencia de los sistemas tradicionales, que trabajan con bits (0 o 1), la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica utiliza qubits, capaces de representar combinaciones de estados al mismo tiempo. Esta propiedad \u2014conocida como superposici\u00f3n\u2014, junto con fen\u00f3menos como el entrelazamiento, permite modelar sistemas complejos de una forma que se acerca m\u00e1s a c\u00f3mo funcionan en la realidad f\u00edsica.<\/p>

La diferencia no es menor. En el desarrollo de f\u00e1rmacos, uno de los principales desaf\u00edos es simular con precisi\u00f3n el comportamiento de mol\u00e9culas y sus interacciones. Se trata de un problema que crece de manera exponencial: cada nuevo \u00e1tomo, cada enlace, multiplica las variables a considerar. Incluso los supercomputadores actuales deben recurrir a simplificaciones para hacerlo abordable.<\/p>

Ah\u00ed es donde la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica podr\u00eda marcar una diferencia estructural.<\/p>

En lugar de reducir el problema, estos sistemas buscan representarlo en toda su complejidad. Esto abre la posibilidad de modelar reacciones qu\u00edmicas con mayor precisi\u00f3n, identificar compuestos m\u00e1s prometedores desde etapas tempranas y acortar significativamente los ciclos de investigaci\u00f3n.<\/p>

Empresas como IBM y Google han avanzado en el desarrollo de procesadores cu\u00e1nticos cada vez m\u00e1s estables, mientras que colaboraciones con la industria farmac\u00e9utica exploran aplicaciones espec\u00edficas en simulaci\u00f3n molecular y optimizaci\u00f3n de procesos.<\/p>

El inter\u00e9s no es te\u00f3rico. En un contexto donde el desarrollo de un nuevo medicamento puede tardar m\u00e1s de una d\u00e9cada y costar miles de millones de d\u00f3lares, incluso mejoras marginales en eficiencia pueden tener un impacto significativo.<\/p>

Aqu\u00ed es donde distintas voces expertas coinciden en matizar el entusiasmo. Investigadores como John Preskill han descrito el momento actual como una etapa \u201cintermedia\u201d, donde los sistemas cu\u00e1nticos a\u00fan no superan de forma consistente a los cl\u00e1sicos, pero ya permiten explorar problemas relevantes. En una l\u00ednea similar, Dario Gil ha insistido en que el valor de esta tecnolog\u00eda se medir\u00e1 en su integraci\u00f3n progresiva con la computaci\u00f3n tradicional, m\u00e1s que en un reemplazo abrupto. Desde el \u00e1mbito acad\u00e9mico, Seth Lloyd ha subrayado que uno de los mayores aportes de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica ser\u00e1 precisamente su capacidad para simular sistemas f\u00edsicos complejos, como los procesos qu\u00edmicos involucrados en la medicina.<\/p>

Sin embargo, el estado actual de la tecnolog\u00eda impone l\u00edmites claros.<\/p>

Los qubits son altamente inestables y propensos a errores, lo que obliga a implementar complejos sistemas de correcci\u00f3n. Adem\u00e1s, estos equipos requieren condiciones extremas para operar, como temperaturas cercanas al cero absoluto, lo que restringe su escalabilidad. En t\u00e9rminos pr\u00e1cticos, esto significa que los sistemas actuales a\u00fan est\u00e1n lejos de resolver problemas de gran escala de forma sostenida.<\/p>

A esto se suma un desaf\u00edo menos visible, pero igual de relevante: el desarrollo de algoritmos cu\u00e1nticos \u00fatiles. No basta con construir hardware m\u00e1s avanzado; tambi\u00e9n es necesario dise\u00f1ar m\u00e9todos que aprovechen realmente sus capacidades. En ese frente, la investigaci\u00f3n avanza, pero a\u00fan de forma experimental.<\/p>

En ese escenario, la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica no se plantea como un reemplazo de la infraestructura existente, sino como una herramienta complementaria. Su valor radica en abordar problemas espec\u00edficos donde la computaci\u00f3n cl\u00e1sica alcanza sus l\u00edmites, particularmente en \u00e1reas como la qu\u00edmica computacional, la optimizaci\u00f3n y ciertos tipos de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>

Para la salud, esto implica un cambio de enfoque m\u00e1s que una soluci\u00f3n inmediata.<\/p>

El impacto m\u00e1s probable, al menos en el corto y mediano plazo, se ver\u00e1 en etapas previas al tratamiento: investigaci\u00f3n b\u00e1sica, dise\u00f1o de mol\u00e9culas y selecci\u00f3n de candidatos. Es un nivel menos visible para el p\u00fablico general, pero cr\u00edtico en la cadena de desarrollo farmac\u00e9utico.<\/p>

En ese cruce entre computaci\u00f3n avanzada y medicina, el avance es gradual, pero consistente. No responde a la l\u00f3gica de las revoluciones inmediatas, sino a la acumulaci\u00f3n de capacidades.<\/p>

La computaci\u00f3n cu\u00e1ntica, en ese sentido, no promete curas instant\u00e1neas. Pero s\u00ed plantea una pregunta de fondo: qu\u00e9 ocurre cuando dejamos de simplificar la complejidad biol\u00f3gica para poder calcularla, y empezamos \u2014por primera vez\u2014 a trabajar con ella en sus propios t\u00e9rminos.<\/p>

Prensa El Fuerte Noticias<\/b><\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\r\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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