L’algoritmo Quantum Echos di Google e la collaborazione tra IBM e Moderna sono due esempi concreti di come il quantum stia rivoluzionando la ricerca farmaceutica e la scienza dei materiali

Grazie al Quantum Computing, oggi possiamo osservare il comportamento delle molecole con una precisione mai vista prima. Questa tecnologia, che sfrutta le leggi della meccanica quantistica, sta aprendo una nuova era per la ricerca scientifica: problemi che sembravano insormontabili per i supercomputer classici diventano affrontabili e processi che richiedevano mesi si riducono a settimane.

Non si tratta solo di velocità: il quantum computing permette di esplorare fenomeni naturali complessi, simulare strutture molecolari e prevedere interazioni chimiche con un livello di dettaglio che rivoluziona il modo in cui sviluppiamo farmaci, materiali e soluzioni energetiche.

Ecco due esempi concreti di come il quantum stia trasformando la ricerca farmaceutica e la scienza dei materiali:

• Quantum Echoes, un algoritmo che ha superato le prestazioni dei supercomputer più potenti, aprendo la strada a nuove scoperte molecolari.
• La collaborazione tra IBM e Moderna, che utilizza algoritmi quantistici per accelerare la progettazione di vaccini e terapie basate su mRNA.

Questi casi non sono solo sperimentazioni: sono il segnale che il quantum computing sta uscendo dai laboratori per entrare nel mondo reale, con un impatto destinato a cambiare il futuro della medicina e della tecnologia.

Quantum Echoes

Per la prima volta, un computer quantistico ha eseguito un algoritmo verificabile che supera le prestazioni dei supercomputer più potenti. L’ha creato Google e si chiama Quantum Echoes: funziona come una sorta di eco: viene inviato un segnale in grado di modificare lo stato di un qubit, che si evolve seguendo le regole della meccanica quantistica. A questo punto viene invertito il processo evolutivo e si ascolta il ritorno, un “eco” amplificato che contiene informazioni invisibili ai metodi tradizionali.

Per capirlo meglio, prova a immaginare di lanciare una pallina in una stanza e poi di cercare di farla tornare esattamente al punto di partenza. Se la stanza fosse perfetta, la pallina tornerebbe senza problemi. Ma se ci sono ostacoli o correnti d’aria, il percorso cambia. Osservando dove finisce la pallina rispetto al punto iniziale, ricavi delle informazioni aggiuntive sulla stanza.

Perché è rivoluzionario?

• È 13.000 volte più veloce del miglior algoritmo classico.
• È verificabile e ripetibile su altri quantum computer.
• Ha delle applicazioni reali: modellazione molecolare, progettazione di nuovi materiali, studio di fenomeni energetici complessi.

Google e l’Università di Berkeley hanno usato l’algoritmo Quantum Echoes per studiare molecole molto complesse, con 15 e 28 atomi. Questo è un grande passo avanti perché i metodi tradizionali, come la spettroscopia NMR (Nuclear Magnetic Resonance) non riescono a gestire bene sistemi così grandi. Il computer quantistico diventa quindi una sorta di “quantum scope”, un nuovo tipo di microscopio in grado di farci vedere cose molto piccole e di farci cogliere dettagli prima invisibilii

Il prossimo obiettivo si chiama Milestone 3. Il progetto punta a creare qubit logici stabili, meno fragili e soggetti ed errori rispetto a quelli tradizionali. Si tratta di un passo decisivo che potrebbe portarci alla costruzione di computer quantistici molto affidabili.

Fonte: The Quantum Echoes algorithm breakthrough

IBM e Moderna

IBM e Moderna stanno collaborando per usare algoritmi quantistici (chiamati VQA, Variational Quantum Algorithms.) per accelerare la progettazione di vaccini e terapie.

I VQA sono algoritmi progettati per funzionare su computer quantistici non perfetti (quelli che abbiamo oggi), sfruttando un approccio “ibrido” tra quantum e classico: la parte quantistica esegue calcoli complessi su qubit, la parte classica ottimizza i parametri, cercando la soluzione migliore. Questo metodo è molto utile per problemi difficili come simulazioni molecolari, perché riduce gli errori e rende i calcoli più gestibili.

L’obiettivo è ottimizzare le particelle lipidiche (LNP) che proteggono il messaggio genetico (mRNA) contenuto in alcuni tipi di vaccini e lo aiutano a raggiungere le cellule senza essere distrutto. Gli algoritmi quantistici permettono di trovare la combinazione migliore di LNP per rendere il trasporto più sicuro, aumentare l’efficacia del vaccino e ridurre gli effetti collaterali.

Perché è una svolta?

• Oggi, calcolare la combinazione migliore di molecole richiede mesi. Con i computer quantistici, si può ridurre a settimane.
• Si ottiene +35% di efficienza nel trovare le formulazioni ottimali.
• Si possono esplorare milioni di combinazioni che i computer tradizionali non riuscirebbero mai ad analizzare.

Il problema è infatti molto complesso: l’mRNA è fragile e si piega (folding) in modi complessi che influenzano la sua efficacia. Gli LNP non solo devono proteggere l’mRNA, ma devono anche funzionare bene nel corpo umano senza effetti collaterali. Per capire come si comportano le nanoparticelle servono simulazioni molecolari molto precise, che richiedono enormi calcoli, impossibili per i sistemi classici. Il risultato sono vaccini progettati più velocemente e in modo più sicuro

Fonte: Drug Discovery at mRNA Scale: How IBM and Moderna Are Revolutionizing Pharmaceutical Research With Quantum Computing - World Quantum Summit 2025