IBM и Google анонсировали квантовый прорыв в борьбе со старением

Крупные компании пообещали революцию в медицине с помощью квантовых технологий.

Компании IBM и Google объявили о значительных успехах в области квантовых вычислений, которые обещают изменить подход к медицине и замедлению процессов старения. На конференции в Калифорнии они представили новые квантовые системы и алгоритмы, способные моделировать биологические процессы на молекулярном уровне, что может ускорить разработку лекарственных препаратов и даже как можно дольше продлить здоровый образ жизни, пишет iXBT.

com.

IBM продемонстрировала квантовый компьютер с 433 кубитами, который смог смоделировать сложные фармацевтические молекулы. Google представила алгоритм, анализирующий белковые взаимодействия, связанные со старением клеток. Квантовые компьютеры используют кубиты, находящиеся в состоянии суперпозиции, что позволяет им обрабатывать значительное количество данных быстрее классических компьютеров. Это особенно полезно для анализа таких сложных систем, как ДНК и белки.

Расширенные возможности новых квантовых систем дают шанс на более быструю разработку лекарств против рака и болезни Альцгеймера с меньшими побочными эффектами. Квантовые алгоритмы помогают исследовать процессы старения клеток и находить способы их замедления.

Хотя идея полного «излечения от смерти» остаётся далекой мечтой, квантовые технологии уже делают первые шаги к продлению активной жизни. Они исследуют механизмы клеточного восстановления и причины функциональных нарушений при старении, что может привести к новым методам омоложения и лечения возрастных заболеваний.

Новые разработки уже используются для молекулярного моделирования. Ученые рассчитывают, что в будущем, в течение 10–20 лет, квантовые компьютеры смогут предоставить персонализированные лекарства и инновационные методы оздоровления.

Несмотря на перспективы, квантовые компьютеры требуют низких температур для функционирования, что делает их эксплуатацию дорогой. Создание стабильных кубитов и устранение ошибок в вычислениях остаются серьезными вызовами. Для достижения медицинских целей необходимы большие массивы данных и новые алгоритмы.