Hoje em dia, alguém com câncer de mama pode fazer várias sessões de quimioterapia e passar meses no limbo antes que os exames médicos possam detectar se esse coquetel de drogas tóxicas está encolhendo o tumor.

Os pesquisadores da Universidade Case Western Reserve, dos EUA, trabalham para mudar isso. Eles foram pioneiros em uma nova abordagem chamada Magnetic Resonance Fingerprinting (MRF ou impressão digital por ressonância magnética), que usa técnicas de varredura mais sensíveis que eles esperam que possa detectar se os tratamentos estão funcionando após apenas uma dose de quimioterapia.

“Achamos que podemos começar a ver essas mudanças dentro de uma semana, em vez de seis meses”, disse Mark Griswold, professor de radiologia da Case Western Reserve e diretor de pesquisa de ressonância magnética. “Isso é realmente importante para os resultados dos pacientes e a qualidade de vida, porque, se a quimioterapia não estiver funcionando, você envenenou seu corpo para nada.”

O novo método traz uma promessa incrível, mas projetar as varreduras para diagnosticar a doença com rapidez e precisão é um problema computacional muito desafiador, que requer abordagens inovadoras. Agora, os pesquisadores da Case Western Reserve encontraram uma solução para esse problema – e viram melhorias drásticas – usando algoritmos desenvolvidos pela equipe de computação quântica da Microsoft.

Os algoritmos de “inspiração quântica” da Microsoft, projetados para aproveitar os futuros computadores quânticos, utilizam princípios da física quântica para resolver problemas computacionais extremamente difíceis. Mas eles também são capazes de rodar em computadores clássicos, amplamente disponíveis.

Os algoritmos permitiram que a equipe da Case Western Reserve produzisse varreduras três vezes mais rápidas do que as abordagens anteriores de última geração, além de varreduras que são quase 30% mais precisas na medição de um identificador-chave de doenças.

Esses avanços poderiam ajudar os médicos a detectar o câncer e outras doenças mais cedo, desenvolver novos medicamentos para condições em que o progresso é atualmente difícil de medir ou usar imagens para diagnosticar cânceres em vez de confiar em procedimentos invasivos como biópsias.

Os algoritmos de inspiração quântica da Microsoft são particularmente úteis para problemas de otimização – que envolvem vasculhar um vasto número de possibilidades para encontrar uma solução ótima ou eficiente – que são tão complexos e exigem tanto poder computacional que as tecnologias atuais lutam para resolvê-los.

Exemplos típicos podem incluir a garantia de que o tráfego flua suavemente em toda a área metropolitana, alocando o espaço de uma aeronave em um aeroporto internacional movimentado, ou determinando a melhor forma de sequenciar processos de fabricação complicados em vários equipamentos diferentes.

Além de aprimorar o trabalho da Case Western Reserve para detectar câncer e outras doenças com mais rapidez e confiabilidade, a equipe quântica da Microsoft também está em parceria com a Autoridade de Eletricidade e Água de Dubai, que usa algoritmos de inspiração quântica para descobrir como equilibrar recursos de diferentes fontes de energia em toda a sua rede elétrica.

A Willis Towers Watson, uma empresa global de consultoria, corretagem e soluções, também está explorando como os algoritmos da Microsoft inspirados em computação quântica podem melhorar os complexos modelos matemáticos que a empresa usa para quantificar o risco e fundamentar estratégias de investimento.

Os pesquisadores da Microsoft desenvolveram os algoritmos como parte de um esforço maior para criar o computador quântico mais estável e escalável do setor, usando partículas de informação quântica chamadas qubits topológicos. Depois de construído, os pesquisadores dizem que a plataforma de computação quântica pode permitir que os cientistas façam cálculos em minutos que levariam bilhões de anos aos computadores atuais.

Os algoritmos de inspiração quântica simulam como esses sistemas funcionam, mas podem ser executados em computadores existentes. Enquanto o desenvolvimento de um computador quântico de uso geral progride, as empresas já podem se unir à Microsoft Quantum Network para acessar novos serviços de inspiração quântica que funcionam com o Microsoft Azure e hardware de computador clássico, como unidades de processamento central (CPUs), unidades de processamento gráfico (GPUs) e processadores reprogramáveis (FPGAs).

“Acontece que o pensamento quântico e as lições que aprendemos com a programação do computador nos levaram a um avanço que podemos executar hoje classicamente”, disse Julie Love, diretora de desenvolvimento de negócios quânticos da Microsoft.

Isso está permitindo que a equipe da Microsoft desenvolva e acelere as soluções dos clientes nos setores de saúde, gestão financeira, petróleo e gás e automotivo, disse ela.

“Mais hardware poderoso vem aí, mas esses avanços quânticos estão acontecendo agora”, disse Love.

Julie Love
Julie Love, diretora de desenvolvimento de negócios quânticos da Microsoft. (Foto: Mark Malijan)

‘Resultados que não conseguimos ver com mais nada’

Como qualquer pai ou mãe sabe, é possível colocar a mão na testa de uma criança e ter uma boa noção de se ela está com febre.

Mas sem um termômetro para medir a temperatura, é mais difícil tomar uma decisão fundamentada sobre o que fazer – se deve esperar para ver o que acontece, tratar com remédios ou correr para o hospital.

A magnetic resonance fingerprinting é uma técnica que permite aos médicos interpretar uma ressonância magnética com o mesmo grau de precisão quantitativa em uma variedade de propriedades do tecido, em vez de confiar na experiência para decidir subjetivamente se o brilho ou a cor de uma área específica indica que o tecido está doente ou saudável. Atualmente, a técnica está em uso em uma dúzia de centros médicos acadêmicos e espera-se uma adoção mais ampla nos próximos anos, disseram os pesquisadores.

“Milhões e milhões de pessoas foram salvas ou tiveram suas vidas melhoradas pela ressonância magnética, mas em grande parte o que fizemos até agora é o equivalente a colocar a mão na cabeça de alguém”, disse Griswold. “A grande mudança que a ‘impressão digital’ propicia é que podemos obter os números, como uma leitura de temperatura, que permitem que você faça o diagnóstico diretamente.”

A magnetic resonance fingerprinting, que demonstrou superar os protocolos de ressonância magnética quantitativos comparáveis por um fator de 1.8, produz medições numéricas das propriedades dos tecidos para cada pixel de uma imagem. Isso é feito usando sequências de pulso muito mais complexas – ondas de rádio inofensivas que se combinam com campos magnéticos para gerar sinais distintos de diferentes tipos de gordura, tecido ou tumores dentro do corpo de um paciente.

Esses padrões intensivos de dados são então comparados a uma vasta biblioteca de tecidos com uma conhecida ressonância magnética por “impressão digital” que pode ser calculada diretamente a partir de simulações físicas. Com precisão suficiente, uma combinação de padrões sozinha poderia ser usada para diagnosticar câncer de cólon ou cérebro, poupando pacientes de procedimentos diagnósticos dolorosos ou invasivos.

Stephen Jordan
Stephen Jordan, pesquisador sênior da Microsoft. (Foto: Mark Malijan)

E, em condições como a esclerose múltipla e a epilepsia, as digitalizações de “impressões digitais” podem captar mudanças no cérebro que são invisíveis com métodos convencionais, mas mais clinicamente significativas do que as que os médicos podem ver hoje. Isso poderia ajudar a prever melhor como a enfermidade progredirá em um paciente ou determinar se novas drogas são eficazes no combate a doenças para as quais atualmente não há uma boa medida de sucesso.

O truque com a magnetic resonance fingerprinting é descobrir que, do universo exponencialmente vasto de possíveis sequências de pulso, as varreduras serão feitas rapidamente e com precisão suficiente para distinguir entre tecido saudável e diferentes manifestações de doença. Como cada sequência é composta de muitos pulsos individuais que podem variar por ângulo, intensidade ou duração, o número de sequências potenciais para aquisições complexas é imenso – rivalizando com o número de átomos no universo visível.

“Muito rapidamente, isso se torna um problema com tantas possibilidades que são acopladas umas às outras que os métodos tradicionais de otimização realmente lutam para resolvê-lo de maneira realista”, disse Griswold. “Há vantagens exclusivas com os algoritmos de inspiração quântica que nos permitem obter resultados que não conseguimos ver com mais nada.”

As sequências de pulso selecionadas pelos algoritmos de otimização da Microsoft forneceram varreduras até três vezes mais rápidas que as anteriores – o que aumentaria o rendimento, reduziria os custos e melhoraria o acesso a um diagnóstico potencialmente salvador de vidas, particularmente em áreas em que há espera de meses por exames de ressonância magnética.

E o aumento de aproximadamente 30% na precisão das medições do T2, que pode ser um importante identificador de doenças, pode significar a diferença entre encontrar um tumor precocemente e não vê-lo até que as opções promissoras de tratamento sejam limitadas.

“Conseguimos mostrar ganhos realmente significativos que vão muito além de ajustar um pouco o sistema”, disse Griswold, que também é diretor do Interactive Commons da Case Western Reserve. “Sinto que os algoritmos de inspiração quântica e o computador quântico vão literalmente nos dar o próximo salto quântico. Você nunca vai conseguir essas grandes mudanças em seus negócios fazendo as coisas do mesmo jeito antigo.”

Descobrindo algoritmos de inspiração quântica

Em um computador quântico, as propriedades exclusivas dos qubits – em particular, a capacidade de manter um valor de 0 e 1 ao mesmo tempo – permitem que processem informações de forma exponencialmente mais rápida e potencialmente encontrem soluções para problemas relacionados à mudança climática e à fome no mundo, que simplesmente não são possíveis hoje. Mas como as partículas quânticas são notoriamente complexas e instáveis, a Microsoft está trabalhando para desenvolver qubits mais confiáveis e escalonáveis que possam suportar uma plataforma de computação quântica completa

Um tipo diferente de máquina, chamado de recozedor quântico, usa outras propriedades de partículas quânticas para executar uma única tarefa: resolver problemas de otimização com muitas variáveis e restrições complicadas.

“Quando falo com clientes corporativos, esses problemas de otimização surgem de novo e de novo e de novo”, disse Love, da Microsoft. “Posso ter uma sala cheia de pessoas em serviços financeiros, farmacêuticos, de petróleo e gás, automotivos, industriais ou empresas químicas e você vai ouvir todo mundo dizendo: ‘Oh meu Deus, sim, sim, eu tenho isso’.”

Originalmente, os pesquisadores estavam apenas investigando como os recozedores quânticos (quantum annealers) funcionavam, então eles desenvolveram algoritmos para simular o que estava acontecendo lá dentro. Por acaso, eles decidiram testar seus algoritmos clássicos, mas de inspiração quântica, em um popular teste de otimização, e descobriram que eles afastavam outras soluções.

“Foi uma daquelas coisas em que você pensa que está fazendo um projeto de ciências em um tópico e descobre algo que percebe ser muito mais interessante”, disse Stephen Jordan, pesquisador sênior da Microsoft que agora está trabalhando para aplicar algoritmos de inspiração quântica em problemas reais de negócios e pesquisa.

Matthias Troyer
Matthias Troyer, pesquisador principal da Microsoft. (Foto: Mark Malijan)

“Provocou uma grande agitação entre as pessoas que trabalham com otimização, que ficaram tipo: ‘Quem são esses caras que chegaram do nada? Eles nem são cientistas de computação! São físicos quânticos que têm esses algoritmos malucos que são muito melhores’”, disse ele.

Para resolver problemas de otimização, os computadores procuram uma solução que exija o menor esforço ou custo. Em alguns casos, no entanto, é como um alpinista que está tentando encontrar o ponto baixo absoluto em uma paisagem montanhosa desconhecida e altamente irregular.

Quando ele ou ela atinge um determinado vale, não há como saber se há um ponto mais baixo na próxima montanha. E descobrir requer uma enorme quantidade de energia para subir a próxima elevação íngreme. Então eles podem decidir que não vale a pena e ficar presos lá – nunca encontrando o ponto mais baixo ou uma solução melhor.

As partículas quânticas têm uma propriedade exclusiva que, seguindo esse exemplo, permite que elas percorram facilmente a montanha e descubram o que está do outro lado. Ao imitar essa capacidade de tunelamento, os algoritmos de inspiração quântica da Microsoft são capazes de resolver problemas de otimização de maneiras totalmente novas, usando hardware amplamente disponível.

E quando um computador quântico completo baseado em qubits topológicos estáveis se tornar disponível, os mesmos algoritmos se tornarão ainda mais poderosos, disse Matthias Troyer, principal pesquisador da Microsoft na equipe de computação quântica.

“Qualquer um dos algoritmos de inspiração quântica pode ser mais acelerado ainda em hardware quântico. Ao executá-los em hardware clássico, ainda não temos todas as vantagens”, disse Troyer. “Isso não é apenas um clássico único. Está totalmente a caminho da computação quântica.”

Fonte: Microsoft – Por Jennifer Langston

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