St. Louis (LabNews Media LLC) – Las generaciones más jóvenes están envejeciendo biológicamente más rápido que las generaciones anteriores. Esta podría ser una razón importante del aumento mundial de los cánceres en personas menores de 55 años. Esto se desprende de un estudio de la Washington University School of Medicine de St. Louis, publicado en la revista Nature Medicine. Los investigadores analizaron datos de más de 154.000 adultos jóvenes del Biobanco del Reino Unido y de más de 10.000 personas del programa de investigación All of Us de EE. UU. Descubrieron que, con cada cohorte de nacimiento posterior, aumenta la diferencia entre la edad biológica (cuán viejo parece el cuerpo según los biomarcadores) y la edad cronológica (edad real). Las personas con el envejecimiento sistémico acelerado más pronunciado tenían un riesgo un 15 por ciento mayor de padecer cánceres sólidos en etapas tempranas. Los cánceres de pulmón, gastrointestinales y de útero se vieron especialmente afectados. Un envejecimiento avanzado del… 

El aprendizaje automático cuántico (QML) es un campo de investigación interdisciplinario que combina la computación cuántica con el aprendizaje automático. El objetivo es aprovechar las propiedades especiales de las computadoras cuánticas (superposición, entrelazamiento e interferencia) para resolver ciertas tareas de aprendizaje de forma más rápida, eficiente o con nuevas capacidades que con métodos clásicos. 1. ¿Qué es el aprendizaje automático cuántico? En el aprendizaje automático clásico, grandes cantidades de datos se procesan con algoritmos como redes neuronales, máquinas de vectores de soporte o métodos de agrupación. El aprendizaje automático cuántico intenta ejecutar partes de estos procesos en una computadora cuántica, o desarrollar modelos completamente nuevos basados en cuántica. Básicamente, existen dos enfoques principales: Enfoque Descripción Madurez (2026) ML clásico asistido por cuántica Los algoritmos clásicos se aceleran mediante computadoras cuánticas (p. ej., en sistemas de ecuaciones lineales, métodos de kernel) Avanzado Modelos cuánticos / QNN Modelos que se ejecutan de forma nativa en hardware cuántico (p. ej., circuitos cuánticos variacionales) Fase temprana Métodos de kernel cuántico Uso de computadoras cuánticas para calcular medidas de similitud (kernels) Investigación Modelos generativos cuánticos Versiones cuánticas de GANs o modelos de difusión… 

La computación cuántica se considera una de las tecnologías futuras más prometedoras para la medicina. Mientras que las computadoras clásicas alcanzan sus límites en ciertos problemas complejos, las computadoras cuánticas pueden, en teoría, realizar ciertos cálculos de forma exponencialmente más rápida. Esto abre posibilidades completamente nuevas, especialmente en la investigación de fármacos, la medicina personalizada y el análisis de sistemas biológicos. Por qué la computación cuántica es relevante para la medicina Muchos desafíos médicos requieren una gran cantidad de recursos computacionales: Campos de aplicación importantes Campo de aplicación Potencial de la computación cuántica Nivel de madurez actual Desarrollo de fármacos Simulación de interacciones moleculares Fase temprana (Prueba de concepto) Estructura y plegamiento de proteínas Complemento a métodos clásicos como AlphaFold Investigación Genómica y Big Data Análisis más rápido de datos genéticos complejos Fase temprana Imagen médica Reconstrucción y análisis de imágenes mejorados Investigación Problemas de optimización Planificación de terapias, logística, distribución de recursos Primeros proyectos piloto Aprendizaje automático cuántico Nuevos modelos de IA para diagnóstico y pronóstico Investigación En particular, la simulación cuántica para el desarrollo de fármacos fue clasificada en 2026 por el Foro Económico Mundial como una de las diez tecnologías emergentes más importantes. Estado actual (2026) Las computadoras cuánticas…