Oggi, qualcuno con cancro al seno può subire diversi cicli di chemioterapia e trascorrere mesi in un limbo prima che le scansioni mediche possano mostrare se quel particolare cocktail di farmaci tossici sta riducendo il tumore.

I ricercatori della Case Western Reserve University stanno lavorando per cambiare questa situazione. Hanno aperto la strada a un nuovo approccio chiamato Magnetic Resonance Fingerprinting, che utilizza tecniche di scansione più sensibili che si aspettano possano rilevare se i trattamenti funzionano dopo una sola dose di chemio.

"Pensiamo di poter iniziare a vedere quei cambiamenti entro una settimana, rispetto a sei mesi, " ha detto Mark Griswold, Case Western Reserve professore di radiologia e direttore della ricerca MRI. "Questo è molto importante sia per i risultati dei pazienti che per la qualità della vita, perché se la tua chemioterapia non funziona, hai appena avvelenato il tuo corpo per niente."

Il nuovo metodo ha incredibili promesse, ma progettare le scansioni per diagnosticare la malattia in modo rapido e accurato è un problema computazionale molto impegnativo che richiede approcci innovativi. Ora i ricercatori di Case Western Reserve hanno trovato una soluzione a questo problema, e hanno visto notevoli miglioramenti, utilizzando algoritmi sviluppati dal team di calcolo quantistico di Microsoft.

Algoritmi "di ispirazione quantistica" di Microsoft, progettato per sfruttare i futuri computer quantistici, prendere in prestito dai principi della fisica quantistica per risolvere problemi computazionali estremamente difficili. Ma sono anche in grado di funzionare su computer classici che sono ampiamente disponibili oggi.

Hanno consentito al team di Case Western Reserve di produrre scansioni fino a tre volte più veloci rispetto ai precedenti approcci allo stato dell'arte, così come scansioni che sono quasi il 30 percento più precise nella misurazione di un identificatore chiave della malattia.

Questi progressi potrebbero aiutare i medici a rilevare prima il cancro e altre malattie, sviluppare nuovi farmaci per le condizioni in cui oggi è difficile misurare i progressi o utilizzare l'imaging per diagnosticare i tumori piuttosto che affidarsi a procedure invasive come le biopsie.

Gli algoritmi di ispirazione quantistica di Microsoft sono particolarmente utili per i problemi di ottimizzazione, che comportano l'esame di un vasto numero di possibilità per trovare una soluzione ottimale o efficiente, che sono così complessi e richiedono così tanta potenza di calcolo che le tecnologie attuali faticano a risolverli.

Esempi tipici potrebbero includere la garanzia di flussi di traffico fluidi in un'intera area metropolitana, allocare lo spazio di gate e asfalto in un aeroporto internazionale affollato o determinare il modo migliore per sequenziare processi di produzione complicati su molte apparecchiature diverse.

Oltre a migliorare il lavoro di Case Western Reserve per rilevare in modo più rapido e affidabile il cancro e altre malattie, Il team quantistico di Microsoft sta anche collaborando con la Dubai Electricity and Water Authority, che utilizza algoritmi di ispirazione quantistica per capire come bilanciare idealmente le risorse provenienti da diverse fonti di energia attraverso l'intera rete elettrica.

Willis Towers Watson, una consulenza globale, società di intermediazione e soluzioni, sta anche esplorando come gli algoritmi di ispirazione quantistica di Microsoft potrebbero migliorare i complessi modelli matematici che l'azienda utilizza per quantificare il rischio e informare le strategie di investimento.

I ricercatori Microsoft hanno sviluppato gli algoritmi come parte di uno sforzo più ampio per creare il computer quantistico più stabile e scalabile del settore utilizzando particelle di informazioni quantistiche chiamate qubit topologici. Una volta costruito, i ricercatori affermano che la piattaforma di calcolo quantistico potrebbe consentire agli scienziati di eseguire calcoli in pochi minuti che richiederebbero miliardi di anni ai computer attuali.

Gli algoritmi di ispirazione quantistica simulano il funzionamento di questi sistemi, ma possono essere eseguiti su computer esistenti. Mentre lo sviluppo di un computer quantistico di uso generale continua a progredire, le aziende oggi possono unirsi a Microsoft Quantum Network per accedere a nuovi servizi di ispirazione quantistica che funzionano con Microsoft Azure e hardware classico come unità di elaborazione centrale (CPU), unità di elaborazione grafica (GPU) e array di porte programmabili sul campo (FPGA).

"Si scopre che il pensiero quantistico e le lezioni che abbiamo imparato dalla programmazione del computer ci hanno portato a una svolta che possiamo eseguire oggi in modo classico, " ha detto Julie Love, Direttore dello sviluppo del business quantistico di Microsoft.

Ciò consente al team Microsoft di sviluppare e accelerare le soluzioni per i clienti nel settore sanitario, gestione finanziaria, industrie petrolifere e del gas e automobilistiche, lei disse.

"Sta arrivando un hardware più potente, ma questi progressi quantistici stanno avvenendo ora, "Amore ha detto.

"Risultati che non siamo riusciti a vedere con nient'altro"

Come ogni genitore sa, è possibile mettere la mano sulla fronte di un bambino e avere un'idea utile di se potrebbe avere la febbre.

Ma senza un termometro per misurare la temperatura, è più difficile prendere una decisione informata su cosa fare, se aspettare e vedere, trattare con la medicina o correre in ospedale.

L'impronta digitale a risonanza magnetica è una tecnica per dare ai medici che interpretano una risonanza magnetica lo stesso grado di precisione quantitativa su una gamma di proprietà dei tessuti, piuttosto che fare affidamento sull'esperienza per decidere soggettivamente se la luminosità o il colore di una particolare area indica che il tessuto è malato o sano. È attualmente in uso in una dozzina di centri medici accademici, e un'adozione più diffusa è prevista nei prossimi anni, ricercatori hanno detto.

"Milioni e milioni di persone sono state salvate o le loro vite sono state migliorate con la risonanza magnetica, ma in gran parte ciò che abbiamo fatto finora è l'equivalente di mettere la nostra mano sulla testa di qualcuno, " ha detto Griswold. "Il grande cambiamento che l'impronta digitale consente è che possiamo ottenere i numeri, come una lettura della temperatura, che ti permettono di fare direttamente una diagnosi."

Impronte digitali a risonanza magnetica, che ha dimostrato di superare i protocolli RM quantitativi comparabili di un fattore di 1,8, produce misurazioni numeriche delle proprietà dei tessuti per ogni singolo pixel di un'immagine. Lo fa utilizzando sequenze di impulsi molto più complesse:onde radio innocue che si combinano con campi magnetici per generare segnali distintivi da diversi tipi di grasso, tessuto o tumori all'interno del corpo di un paziente.

Questi modelli ad alta intensità di dati vengono quindi confrontati con una vasta libreria di tessuti con una nota "impronta digitale" di risonanza magnetica che può essere calcolata direttamente dalle simulazioni fisiche. Con sufficiente precisione, un pattern match da solo potrebbe essere usato per diagnosticare il cancro al colon o al cervello, risparmiando ai pazienti procedure diagnostiche dolorose o invasive.

E in condizioni come la sclerosi multipla e l'epilessia, le scansioni delle impronte digitali possono rilevare cambiamenti nel cervello che sono invisibili con i metodi convenzionali ma sono clinicamente più significativi di quelli che i medici possono vedere oggi. Ciò potrebbe aiutare a prevedere meglio come progredirà la malattia in un paziente o determinare se i nuovi farmaci sono efficaci nel combattere malattie per le quali attualmente non esiste una buona misura del successo.

Il trucco con l'impronta digitale della risonanza magnetica è capire quale dall'universo esponenzialmente vasto di possibili sequenze di impulsi produrrà scansioni rapidamente e con sufficiente precisione per distinguere tra tessuto sano e diverse manifestazioni di malattia. Poiché ogni sequenza è composta da molti impulsi individuali che possono variare ciascuno in base all'angolo, intensità o durata, il numero di sequenze potenziali per acquisizioni complesse è immenso, rivaleggiando con il numero di atomi nell'universo visibile.

"Molto rapidamente questo diventa un problema con così tante possibilità che sono tutte accoppiate tra loro che i metodi di ottimizzazione tradizionali fanno davvero fatica a risolverlo in modo realistico, "Griswold ha detto. "Ci sono vantaggi unici con gli algoritmi di ispirazione quantistica che ci consentono di ottenere risultati che non siamo stati in grado di vedere con nient'altro".

Le sequenze di impulsi selezionate dagli algoritmi di ottimizzazione di Microsoft hanno fornito scansioni fino a tre volte più veloci di quelle precedenti, il che aumenterebbe il throughput, ridurre i costi e migliorare l'accesso a una diagnosi potenzialmente salvavita, in particolare nelle aree che hanno mesi di attesa per la risonanza magnetica.

E l'aumento di circa il 30 percento della precisione per le misurazioni T2, che può essere un importante identificatore di malattia, potrebbe significare la differenza tra prendere un tumore in anticipo e non vederlo fino a quando le opzioni di trattamento promettenti non saranno limitate.

"Siamo stati in grado di mostrare guadagni davvero significativi che vanno ben oltre il semplice ritocco del sistema, " disse Griswold, che serve anche come direttore di facoltà per Interactive Commons di Case Western Reserve. "Sento che gli algoritmi ispirati ai quanti e il computer quantistico ci offriranno letteralmente il prossimo salto quantico. Non otterrai mai questi enormi cambiamenti nella tua attività facendo le cose allo stesso modo".

Alla scoperta di algoritmi di ispirazione quantistica

In un computer quantistico, le proprietà uniche dei qubit, in particolare, la loro capacità di mantenere un valore di 0 e 1 allo stesso tempo, consente loro di elaborare le informazioni in modo esponenziale più velocemente e potenzialmente di trovare soluzioni ai problemi relativi al cambiamento climatico e alla fame nel mondo che oggi semplicemente non sono possibili. Ma poiché le particelle quantistiche sono notoriamente pignoli e instabili, Microsoft sta lavorando per sviluppare qubit più affidabili e scalabili in grado di supportare una piattaforma di calcolo quantistico completa.

Un diverso tipo di macchina chiamata ricottura quantistica utilizza altre proprietà strabilianti delle particelle quantistiche per eseguire un singolo compito:risolvere problemi di ottimizzazione con molte variabili e vincoli complicati.

"Mentre parlo con i clienti aziendali, questi difficili problemi di ottimizzazione si presentano ancora e ancora e ancora, " ha detto Microsoft's Love. "Potrei avere una stanza piena di persone nei servizi finanziari, farmaceutico, olio e gas, settore automobilistico, industriali o aziende chimiche e sentirete tutti dire, 'Dio mio, sì, sì, Ho questi.'"

Inizialmente i ricercatori stavano solo studiando come funzionavano i ricottori quantistici, così hanno sviluppato algoritmi per simulare cosa stava succedendo all'interno. Per caso, hanno deciso di testare i loro algoritmi classici ma di ispirazione quantistica su un popolare test di ottimizzazione e hanno scoperto di aver spazzato via altre soluzioni.

"Era una di quelle cose in cui pensi di fare un progetto scientifico su un argomento e scopri qualcosa di lato e ti rendi conto che è molto più eccitante, " ha detto Stephen Jordan, un ricercatore senior di Microsoft che ora sta lavorando per applicare algoritmi di ispirazione quantistica a problemi di ricerca e di business del mondo reale.

"Ha suscitato grande scalpore tra gli addetti all'ottimizzazione che erano tipo, 'Chi sono questi ragazzi dal nulla? Non sono nemmeno informatici! Sono fisici quantistici che hanno questi stravaganti algoritmi che sono molto migliori, '" Egli ha detto.

Per risolvere problemi di ottimizzazione, i computer cercano una soluzione che richieda il minimo sforzo o costo. In alcuni casi, anche se, è come un alpinista che cerca di trovare il punto più basso assoluto in un luogo sconosciuto, altamente irregolare, paesaggio montuoso.

Una volta che lui o lei raggiunge una particolare valle, non c'è modo di sapere se c'è un punto più basso sulla prossima montagna. E scoprirlo richiede un'enorme quantità di energia per salire e superare la prossima ripida collina. Quindi potrebbero decidere che non ne vale la pena e rimanere bloccati lì, senza mai trovare il punto più basso o una soluzione migliore.

Le particelle quantistiche hanno una proprietà unica che, in questo esempio, consente loro di scavare facilmente attraverso la montagna per scoprire cosa c'è dall'altra parte. Imitando questa capacità di tunneling, Gli algoritmi di ispirazione quantistica di Microsoft sono in grado di risolvere i problemi di ottimizzazione in modi completamente nuovi, utilizzando hardware ampiamente disponibile.

E quando diventa disponibile un computer quantistico a tutti gli effetti costruito su qubit topologici stabili, gli stessi algoritmi diventeranno ancora più potenti, disse Matthias Troyer, Il principale ricercatore di Microsoft nel team di calcolo quantistico.

"Qualsiasi algoritmo di ispirazione quantistica può essere ulteriormente accelerato su hardware quantistico. Eseguendoli su hardware classico, non abbiamo ancora tutti i vantaggi, " Ha detto Troyer. "Questo non è solo un classico una tantum. È completamente sulla strada per l'informatica quantistica".