Ayesa Digital enpresak bizkortu egin du ELAren azterketa, konputazio kuantikoa eta adimen artifiziala aplikatuz
Gaixotasunari aurre egiteko markatzaile eta iragarpen garrantzitsuak goiz identifikatzeko gai diren eredu aurreratuak bilatzen ditu
Doitasunezko medikuntza gai izango da tratamenduak paziente bakoitzaren ezaugarri genetiko eta biologikoetara egokitzeko
Ayesa Digital NEUROQIAl proiektuaren buru da. Proiektu hori I+Gko asmo handiko ekimena da, eta alboko esklerosi amiotrofikoaren (AEA) azterketan eta tratamenduan konputazio kuantikoa eta adimen artifiziala (AA) aplikatzea du helburu. Proiektua Gipuzkoa Quantum deialdiaren parte da. Gipuzkoako Foru Aldundiak sustatzen du, eta sektore estrategikoei aplikatutako teknologia kuantikoen garapena sustatzea du helburu.
Patologia hori ez da oso ohikoa – 2 eta 16 kasu artean 100.000 biztanleko –, baina azkar aurrera egin duenez eta tratamendu eraginkorrik ez duenez, egungo erronka biomediko handienetako bat da. Gainera, diagnostiko goiztiarra egitea oso konplexua da, hasierako sintomak ez baitira espezifikoak eta erraz nahas baitaitezke beste patologia batzuekin.
NEUROQIA proiektua erronka horren barruan sartzen da, eta AEAn garrantzitsuak diren markatzaileak eta iragarpenak identifikatzeko gai izango diren adimen kuantikoko eredu aurreratuak garatzea du helburu. Horretarako, informazio klinikoa, genomikoa eta ingurumenekoa txertatuko ditu analisi multimodaleko eredu batean, pazienteen kohorte murriztuetan ezkutuko patroiak detektatzeko eta diagnostikoaren eta tratamenduaren ikuspegi benetan pertsonalizatu baterantz aurrera egiteko.
Konputazio kuantikoak, adimen artifizialarekin konbinatuta, aurrekaririk gabeko gaitasuna eskaintzen du datu biomediko konplexuen bolumen handiak prozesatzeko eta erlazionatzeko. Kalkulurako duen ahalmen handiari esker, algoritmo kuantikoek metodo tradizionalen bidez detektatu ezin diren aldagai genetikoen, klinikoen eta ingurumenekoen arteko erlazioak identifika ditzakete. AEAren kasuan, gaitasun hori bereziki baliotsua da, gaixotasunaren heterogeneotasunagatik eta azterketa klinikoetarako eskuragarri dauden pazienteen kopurua txikia delako.
