Parceria entre IBM, RIKEN e Cleveland Clinic simula proteínas complexas com computação quântica híbrida

Uma colaboração entre a Cleveland Clinic, o instituto japonês RIKEN e a IBM alcançou um marco na química computacional ao simular proteínas complexas em escala molecular com estruturas de até 12.635 átomos. O estudo, divulgado em 19 de maio pelo Phys.org e publicado no arXiv, utilizou um modelo híbrido que integrou a computação quântica a supercomputadores clássicos de alto desempenho, como o Fugaku e o Miyabi-G.

A arquitetura do projeto contou com dois processadores IBM Quantum Heron r2, equipados com 156 qubits cada. Essa combinação permitiu processar bilhões de interações químicas simultâneas, resultando em um sistema 40 vezes maior e com precisão 210 vezes superior às metodologias anteriores. As simulações focaram em proteínas em ambiente aquoso, atingindo estruturas com 11.608 e 12.635 átomos, superando as limitações de modelos computacionais convencionais.

A evolução tecnológica do grupo foi acelerada: em apenas quatro meses, a equipe saltou da modelagem da miniproteína Trp-cage, que possuía cerca de 303 átomos, para sistemas que superam a marca de 12 mil átomos. Para Kenneth Merz, da Cleveland Clinic, esse cenário evidencia que, enquanto a computação clássica apresenta desaceleração, a área quântica avança rapidamente, podendo transformar a modelagem química.

A eficiência do sistema reside no uso de qubits, que operam em múltiplos estados simultaneamente, diferindo dos bits tradicionais. Como os processos químicos seguem a mecânica quântica, essa tecnologia é ideal para modelar fenômenos naturais. O sucesso da operação foi viabilizado pela integração de especialistas em computação de alto desempenho (HPC) e equipes de computação quântica, com suporte de infraestrutura da University of Tokyo e da Michigan State University.

Apesar do resultado, a tecnologia ainda enfrenta obstáculos, como a sensibilidade a interferências externas e a instabilidade operacional dos qubits. Além disso, algoritmos clássicos ainda superam o desempenho quântico em aplicações específicas. No entanto, o estudo comprova a utilidade prática de modelos híbridos em pesquisas reais.

A capacidade de analisar proteínas — moléculas essenciais para quase todos os processos biológicos humanos — impacta diretamente a biotecnologia e a medicina avançada. A precisão no comportamento dessas moléculas pode acelerar a criação de tratamentos personalizados, reduzir custos e tempo de cálculos laboratoriais, além de otimizar a descoberta de novos fármacos por empresas farmacêuticas.