St. Louis (LabNews Media LLC) – As gerações mais jovens estão a envelhecer biologicamente mais rápido do que as gerações anteriores. Esta pode ser uma razão importante para o aumento global do cancro em pessoas com menos de 55 anos. Isto é demonstrado por um estudo da Washington University School of Medicine em St. Louis, publicado na revista Nature Medicine. Os investigadores analisaram dados de mais de 154.000 jovens adultos da UK Biobank do Reino Unido e de mais de 10.000 pessoas do programa All of Us Research dos EUA. Descobriram que, com cada coorte de nascimento subsequente, a diferença entre a idade biológica (a idade que o corpo aparenta com base em biomarcadores) e a idade cronológica (idade real) aumenta. Pessoas com o envelhecimento sistémico acelerado mais acentuado tiveram um risco 15% maior de cancro sólido em idade precoce. Particularmente afetados foram os cancros do pulmão, gastrointestinais e uterinos. Um envelhecimento avançado do… 

A Aprendizagem Automática Quântica (QML) é um campo de investigação interdisciplinar que combina a computação quântica com a aprendizagem automática. O objetivo é utilizar as propriedades especiais dos computadores quânticos (superposição, emaranhamento e interferência) para resolver certas tarefas de aprendizagem de forma mais rápida, eficiente ou com novas capacidades do que com métodos clássicos. 1. O que é a Aprendizagem Automática Quântica? Na aprendizagem automática clássica, grandes quantidades de dados são processadas com algoritmos como redes neuronais, máquinas de vetores de suporte ou métodos de clustering. A Aprendizagem Automática Quântica tenta executar partes destes processos num computador quântico – ou desenvolver modelos completamente novos, baseados em quântica. Existem fundamentalmente duas abordagens principais: Abordagem Descrição Grau de maturidade (2026) ML clássico assistido por quântica Algoritmos clássicos acelerados por computadores quânticos (por exemplo, em sistemas de equações lineares, métodos de kernel) Avançado Modelos quânticos / QNNs Modelos que executam nativamente em hardware quântico (por exemplo, Circuitos Quânticos Variacionais) Fase inicial Métodos de kernel quântico Utilização de computadores quânticos para calcular medidas de semelhança (kernels) Investigação Modelos generativos quânticos Versões quânticas de GANs ou modelos de difusão… 

A computação quântica é considerada uma das tecnologias futuras mais promissoras para a medicina. Enquanto os computadores clássicos atingem os seus limites em certos problemas complexos, os computadores quânticos podem, teoricamente, realizar certos cálculos exponencialmente mais rápido. Isto abre possibilidades inteiramente novas, especialmente na investigação de medicamentos, na medicina personalizada e na análise de sistemas biológicos. Por que a computação quântica é relevante para a medicina Muitos desafios médicos são extremamente intensivos em termos de computação: Principais áreas de aplicação Área de aplicação Potencial da computação quântica Grau de maturidade atual Desenvolvimento de medicamentos Simulação de interações moleculares Fase inicial (Prova de Conceito) Estrutura e dobramento de proteínas Complemento a métodos clássicos como AlphaFold Investigação Genómica e Big Data Análise mais rápida de dados genéticos complexos Fase inicial Imagiologia médica Reconstrução e análise de imagens melhoradas Investigação Problemas de otimização Planeamento de terapias, logística, distribuição de recursos Primeiros projetos piloto Aprendizagem automática quântica Novos modelos de IA para diagnóstico e prognóstico Investigação Em particular, a simulação quântica para o desenvolvimento de medicamentos foi classificada em 2026 pelo Fórum Económico Mundial como uma das dez tecnologias emergentes mais importantes. Estado atual (2026) Computadores quânticos…