Telefónica y Vithas usan computación cuántica para acelerar el diseño de fármacos contra el cáncer
El cáncer avanza a un ritmo alarmante y se perfila como la principal causa de muerte en Europa para 2035. Solo en España, los diagnósticos alcanzarán este año los 301.884 casos —un 2% más que en 2025— y superarán por primera vez los 300.000, con 8.000 jóvenes de entre 20 y 39 años afectados, según la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM) y la Red Española de Registros de Cáncer (Redecan). Ante esta problemática sanitaria, Telefónica, Fundación Vithas y la Universidad Francisco de Vitoria (UFV) han puesto en marcha un proyecto pionero que aplica computación cuántica e inteligencia artificial para acelerar el diseño de nuevos fármacos contra mutaciones tumorales de alta agresividad.
El objetivo de la iniciativa es combatir la mutación BRAF V600E, una alteración proteica que impulsa el crecimiento descontrolado de células cancerosas, mediante la generación de moléculas capaces de inhibir su acción. Para lograrlo, han desarrollado un modelo híbrido que combina la inteligencia artificial convencional con las propiedades de la física cuántica, elevando la precisión en la identificación de candidatos a fármacos frente a los métodos tradicionales.
"Este proyecto representa un hito tecnológico y un avance relevante para agilizar el desarrollo de tratamientos críticos en oncología y para otras enfermedades complejas", explica Telefónica.
Los trabajos se coordinan desde el Centro de Talento y Tecnología Javier Echenique, ubicado en Bilbao, un espacio estratégico impulsado por Telefónica para situar a España en la vanguardia europea de tecnologías cuánticas aplicadas.
Reducir tiempos y aumentar la probabilidad de éxito
El descubrimiento de medicamentos mediante métodos experimentales clásicos implica largos periodos de investigación y elevadas tasas de descarte. Solo una mínima parte de las moléculas candidatas logra superar las primeras fases del desarrollo.
En este proyecto, una red neuronal clásica del tipo LSTM (Long Short-Term Memory) actúa como "arquitecto" molecular, generando estructuras químicas que son optimizadas mediante un circuito cuántico QCBM (Quantum Circuit Born Machine). Esta simbiosis permite producir una lista de moléculas candidatas de alta calidad y evaluarlas con filtros químicos avanzados, reduciendo significativamente los tiempos de investigación.
Los trabajos realizados hasta el momento han obtenido resultados preliminares "muy prometedores" en los que las moléculas obtenidas mejoran prácticamente en todos los parámetros implicados en la evaluación del potencial terapéutico de un fármaco.
Hacia una medicina más eficiente y precisa
El piloto integra la capacidad tecnológica y de conectividad de Telefónica, la experiencia clínica del grupo hospitalario Vithas y el conocimiento en biología molecular de la Universidad Francisco de Vitoria. La colaboración aspira a posicionar a España como referente europeo en la aplicación práctica de tecnologías cuánticas en oncología.
Juan Cambeiro, responsable de Proyectos de Cuántica Aplicada de Telefónica España, subraya que la computación cuántica "ha dejado de ser una teoría para convertirse en una herramienta con posibilidades reales en sectores como salud, industria, logística o banca". Además, asevera que la hibridación entre machine learning tradicional y circuitos cuánticos no solo reduce tiempos de investigación, sino que abre la puerta a una medicina "más eficiente y accesible".
Por su parte, Ángel Ayuso, director científico corporativo de Vithas y director de la Fundación Vithas, destaca que la incorporación de computación cuántica al trabajo del Laboratorio de Tumores Cerebrales —centrado en gliomas adultos y pediátricos— supone un "salto diferencial" en la selección de estructuras con mayor probabilidad de éxito, acelerando el desarrollo preclínico de tratamientos más precisos y eficaces.
Jorge Plazas, profesor de la Escuela Politécnica Superior de la UFV, añade que la computación cuántica representa un cambio de paradigma en el procesamiento de información y que, en su etapa actual, ya ofrece ventajas tangibles en dominios específicos, como el diseño de moléculas terapéuticas.