Sacar un medicamento nuevo al mercado tarda más de una década y cuesta miles de millones de dólares. Si las computadoras cuánticas pudieran simular con precisión el comportamiento molecular, ese camino se acortaría. El obstáculo ha sido la barrera del millón de qubits. El trabajo que Fujitsu y la Universidad de Osaka presentaron en marzo de 2026 apunta a bajar ese listón a decenas de miles de qubits.

La promesa y el problema

Las computadoras cuánticas tienen un potencial transformador para el descubrimiento de fármacos. A diferencia de las computadoras clásicas, incluso las supercomputadoras, teóricamente pueden simular directamente el comportamiento de átomos y moléculas, prediciendo cómo los candidatos a fármacos interactúan con las enzimas del cuerpo humano con una precisión sin precedentes.

El problema es que las computadoras cuánticas son extremadamente propensas a errores. El ruido ambiental interrumpe constantemente los cálculos, y corregir estos "errores cuánticos" requiere cantidades masivas de qubits. Una computadora cuántica completamente tolerante a fallos (FTQC) generalmente requeriría alrededor de un millón de qubits, una meta que aún está a 10 o 20 años de distancia.

El 25 de marzo de 2026, Fujitsu y el Centro de Información Cuántica y Biología Cuántica de la Universidad de Osaka anunciaron dos nuevas tecnologías que podrían cambiar fundamentalmente esta ecuación: la "Arquitectura STAR ver. 3" y una técnica de optimización de modelos moleculares.

¿Qué es la Arquitectura STAR?

STAR significa "Space-Time efficient Analog Rotation" (Rotación Analógica Eficiente en Espacio-Tiempo). Desarrollada conjuntamente por Fujitsu y la Universidad de Osaka desde 2023, adopta un enfoque no convencional para la eficiencia de la computación cuántica.

En un sistema FTQC convencional, los cálculos dependen de aplicar repetidamente operaciones básicas llamadas "puertas lógicas T" para lograr rotaciones de ángulo arbitrario, un proceso computacionalmente costoso. La Arquitectura STAR reemplaza estas costosas puertas T con una "puerta de rotación de fase" personalizada que logra el mismo resultado usando muchos menos recursos cuánticos, reduciendo los requisitos de qubits y operaciones de puerta en más de un factor de diez.

La arquitectura ha evolucionado por etapas. La versión 1 (2023) estableció el concepto central. La versión 2 (2024) mejoró la precisión de rotación de fase y expandió la escala computacional 1,000 veces. Pero los materiales químicos necesarios para el descubrimiento de fármacos requerían aún más recursos.

Versión 3: Dos innovaciones rompen la barrera

La versión 3 introduce dos avances críticos.

El primero es una mejora en la propia Arquitectura STAR. Los investigadores descubrieron que cuando la puerta de rotación de fase falla consecutivamente, rota en la dirección incorrecta, degradando gravemente la precisión. La ver. 3 introduce un mecanismo de cambio automático: cuando los fallos consecutivos superan un umbral, el sistema recurre a la puerta lógica T convencional. Este enfoque híbrido mejora la precisión computacional más de diez veces.

La segunda innovación es la "técnica de optimización de modelos moleculares". Al calcular la energía molecular, el modelo se divide en múltiples términos y se combinan dos métodos computacionales: "evolución temporal" y "muestreo aleatorio". La nueva técnica remodela el propio modelo molecular para redistribuir los pesos de importancia, optimizando el balance entre ambos métodos. Esto reduce el tiempo de cálculo en tres órdenes de magnitud, aproximadamente 1,000 veces más rápido.

Resultados reales: Citocromo P450

El equipo validó su enfoque en tres moléculas industrialmente significativas: el Citocromo P450, un clúster hierro-azufre y un catalizador de rutenio. El ejemplo destacado es el Citocromo P450, una enzima crítica para el metabolismo de fármacos en el cuerpo humano. Comprender cómo los medicamentos interactúan con P450 es esencial para predecir tanto la eficacia como los efectos secundarios.

Con arquitecturas FTQC convencionales, simular el Citocromo P450 requería 740,000 qubits. Con la Arquitectura STAR ver. 3, el número de qubits baja a unos 40,000 (una reducción del 95%). Combinado con la optimización de modelos moleculares, el tiempo de cálculo se reduce a 9 días.

Para un catalizador de rutenio importante para el reciclaje de carbono, los requisitos cayeron de unos 2 millones de qubits a unos 50,000, y el tiempo de cálculo pasó de los 5.000 días estimados a unos 5 días. En las tres moléculas, Fujitsu y la Universidad de Osaka informan que los qubits necesarios bajaron a entre 1/15 y 1/80 de lo que exigirían las arquitecturas FTQC convencionales. La tasa de error físico exigida a los qubits también se relajó del 0,01% al 0,1%, poniendo la tecnología al alcance de las máquinas en desarrollo.

La carrera global: IBM, Google e IonQ

IBM se ha asociado con Moderna para modelar estructuras secundarias de ARNm usando hasta 80 qubits, y colabora con Algorithmiq en el desarrollo de fármacos contra el cáncer activados por fotones. Su hoja de ruta apunta a la computadora cuántica tolerante a fallos "Starling" para 2029.

Google se asoció con la farmacéutica alemana Boehringer Ingelheim para demostrar la simulación cuántica del mismo Citocromo P450. Su chip "Willow" (finales de 2024) demostró que las tasas de error disminuyen a medida que se añaden más qubits.

IonQ anunció en octubre de 2025 que había logrado ventaja cuántica en aplicaciones de descubrimiento de fármacos.

Lo que distingue al enfoque de Fujitsu/Universidad de Osaka es su ángulo estratégico. En lugar de competir por construir el hardware cuántico más grande, innovan a nivel de arquitectura de software para reducir los propios requisitos de hardware.

Hardware de Fujitsu: También construyendo la máquina

En asociación con RIKEN, Fujitsu desarrolló en abril de 2025 una computadora cuántica superconductora de 256 qubits, una de las mayores máquinas de puertas accesibles externamente en ese momento. El próximo hito: una máquina de más de 1,000 qubits planificada para el año fiscal 2026, que se instalará en un "Edificio Cuántico" dedicado en construcción en Fujitsu Technology Park en la ciudad de Kawasaki.

Perspectivas para la industria farmacéutica japonesa

El mercado de materiales químicos que la Arquitectura STAR ver. 3 ahora abarca es enorme. Mientras el mercado de superconductores vale aproximadamente $9,300 millones, los mercados combinados de farmacéutica, síntesis de amoníaco y reciclaje de carbono son más de 200 veces mayores.

La industria farmacéutica de Japón, hogar de grandes empresas como Takeda, Astellas y Daiichi Sankyo, podría beneficiarse significativamente de esta tecnología a medida que madure.

La apuesta japonesa: calidad sobre cantidad

En la carrera cuántica los titulares siguen el conteo de qubits. Fujitsu y la Universidad de Osaka apuestan por otra cosa: no esperar a la era del millón de qubits, sino llegar antes a la ventana Early-FTQC con software más inteligente sobre máquinas más pequeñas.

McKinsey estima que la I+D farmacéutica habilitada por computación cuántica podría crear entre $200,000 y $500,000 millones en valor para 2035. La pregunta no es si la computación cuántica transformará el descubrimiento de fármacos, sino quién llegará primero con una solución práctica. Con la Arquitectura STAR, Japón ha hecho una apuesta distintiva.

La computación cuántica para el descubrimiento de fármacos se está intensificando a nivel mundial. ¿Cómo está abordando tu país esta tecnología? ¿Hay empresas farmacéuticas o instituciones de investigación explorando aplicaciones cuánticas donde vives? ¡Comparte tus ideas en los comentarios!

Referencias