El sector biotecnológico y el tecnológico han operado históricamente como dos naves que se saludan en la distancia, compartiendo herramientas pero manteniendo lógicas de tiempos muy distintas. Mientras la informática escalaba bajo la Ley de Moore, el descubrimiento de fármacos seguía anclado en procesos de cribado que, a menudo, dependen más del ensayo y error masivo que de la capacidad predictiva real.
Sin embargo, la reciente colaboración entre Telefónica, la Fundación Vithas y la Universidad Francisco de Vitoria (UFV) propone un cambio de escala en esta relación. El proyecto, centrado en la inhibición de la mutación BRAF V600E , un motor crítico en diversos tumores malignos, plantea una pregunta que trasciende la oncología: ¿es la computación cuántica el catalizador definitivo para reducir una década de investigación clínica a unos pocos meses de simulación computacional?
La respuesta no es sencilla ni puramente técnica. El desarrollo de este modelo híbrido, que utiliza tanto inteligencia artificial convencional como circuitos cuánticos, llega en un momento de saturación para la informática clásica. Los sistemas tradicionales de computación encuentran un muro insalvable cuando intentan modelar las interacciones moleculares a nivel atómico; la complejidad combinatoria de las proteínas y sus posibles inhibidores genera tal cantidad de datos que incluso los superordenadores más potentes tardan años en procesar escenarios de alta fidelidad. Aquí es donde la iniciativa española busca marcar una diferencia estructural.
El modelo híbrido frente al muro de los datos
En el núcleo de esta investigación se encuentra una arquitectura que combina una red neuronal clásica del tipo LSTM (Long Short-Term Memory) con un circuito cuántico denominado QCBM (Quantum Circuit Born Machine). La primera actúa como un arquitecto que diseña la estructura básica de las moléculas, mientras que el componente cuántico aporta una capacidad de exploración probabilística que la informática binaria no puede replicar. Fuente: Telefónica indica que esta simbiosis permite generar candidatos a fármacos con una precisión que supera los estándares actuales, filtrando de manera mucho más agresiva aquellas moléculas que, en un laboratorio físico, acabarían siendo descartadas tras inversiones millonarias.
Esta metodología ataca directamente el cuello de botella del sector farmacéutico: el índice de descarte. En el modelo actual, miles de compuestos son analizados para que apenas un puñado llegue a fases preclínicas. La introducción de la computación cuántica en este punto del embudo no solo ahorra costes, sino que permite a los investigadores centrarse en estructuras químicas que poseen una mayor probabilidad biológica de éxito desde su concepción digital. No se trata simplemente de procesar más rápido, sino de procesar de otra manera, aprovechando las leyes de la física para entender cómo una proteína alterada, como la BRAF V600E, puede ser «desactivada» mediante un diseño molecular a medida.
Ecosistemas de innovación desde la periferia operativa
Es relevante que la coordinación de estos trabajos se desplace fuera de los centros habituales de decisión. El Centro de Talento y Tecnología Javier Echenique, ubicado en Bilbao, se ha convertido en el nodo estratégico desde el que Telefónica impulsa estas tecnologías. Esta descentralización de la innovación avanzada sugiere que España está intentando consolidar un ecosistema de tecnologías cuánticas aplicadas que no dependa exclusivamente del entorno académico, sino que busque una traslación inmediata al mercado y a la salud pública.
Juan Cambeiro, responsable de Proyectos de Cuántica Aplicada en Telefónica España, sostiene que esta iniciativa es la prueba de que la tecnología cuántica ha abandonado la fase puramente teórica para ofrecer ventajas tangibles en sectores críticos. Para un directivo del sector, el mensaje es claro: la hibridación de Machine Learning y circuitos cuánticos ya es una herramienta operativa.
Sin embargo, la transición no está exenta de retos. La integración de estos sistemas en los flujos de trabajo de los laboratorios farmacéuticos requiere no solo una inversión en infraestructura, sino un cambio profundo en el perfil profesional de los equipos, que ahora deben navegar entre la biología molecular y la mecánica cuántica.
De la ciberseguridad a la simulación biológica
Este proyecto no nace en el vacío, sino que es la evolución de una colaboración previa entre Telefónica y el grupo Vithas. Hace apenas un año, ambas entidades trabajaron en el despliegue de redes de Distribución Cuántica de Claves (QKD) para blindar la comunicación entre hospitales frente a las futuras amenazas de la computación cuántica. Aquel movimiento era defensivo; el actual es ofensivo. Mientras la QKD buscaba proteger el historial clínico del paciente, el diseño de fármacos mediante QCBM busca salvar su vida atacando la raíz de la enfermedad.
Desde la perspectiva clínica, Ángel Ayuso, director científico de Vithas, subraya que este enfoque permite refinar la selección de estructuras con mayor probabilidad de éxito en el desarrollo preclínico. Es un matiz fundamental: la computación no sustituye al laboratorio, sino que lo dota de una brújula mucho más exacta. La Universidad Francisco de Vitoria, a través de su Escuela Politécnica Superior, aporta la capa de investigación necesaria para que estos modelos no sean solo «cajas negras» de datos, sino herramientas con fundamento científico sólido. Jorge Plazas, docente de la UFV, señala que estamos ante un cambio de paradigma en el manejo de la información, donde la caracterización de las capacidades cuánticas se convierte en una prioridad investigadora.
El escaparate del Mobile World Congress
La puesta de largo de estos resultados preliminares tendrá lugar en el próximo Mobile World Congress de Barcelona. La elección del foro no es casual. El MWC ha dejado de ser una feria de dispositivos para convertirse en un congreso de infraestructura y servicios de alto valor. La presentación de una mesa redonda sobre BIN packing y moléculas inhibidoras de tumores sitúa a la conectividad y la computación en un plano de utilidad social que va mucho más allá de la velocidad de red.
Pese al optimismo que generan los resultados preliminares, que según los investigadores mejoran casi todos los parámetros de evaluación de fármacos potenciales, quedan incógnitas por despejar. La principal reside en la escalabilidad de estos modelos híbridos. Si bien han demostrado su eficacia en la mutación BRAF V600E, queda por ver cómo se comportarán ante dianas terapéuticas más complejas o polifacéticas.
Además, la regulación europea sobre el uso de algoritmos en el diseño de tratamientos médicos aún está adaptándose a esta velocidad de procesamiento, lo que podría generar un desfase entre la capacidad técnica de generar fármacos y la capacidad administrativa de aprobarlos.
La computación cuántica aplicada a la salud en España parece haber encontrado un equilibrio entre la audacia técnica y la necesidad clínica. Lo que hoy es un piloto sobre una proteína específica podría ser mañana el estándar de una industria farmacéutica más ágil y menos dependiente de la estadística ciega.
El camino desde el diseño cuántico en Bilbao hasta el tratamiento en la cama del paciente en un hospital de Vithas todavía requiere validaciones clínicas extensas, pero la infraestructura de pensamiento ya está instalada. El futuro de la medicina no parece escribirse solo en tubos de ensayo, sino en la capacidad de orquestar bits clásicos y cúbits en una danza de precisión atómica.
