Un bilbaíno de 17 años impulsa el primer proyecto cuántico contra el COVID persistente

A los 12 años le diagnosticaron COVID persistente. Cinco años después, el bilbaíno Ismael Maceira convierte esa experiencia en una hoja de ruta tecnológica: liderar el primer proyecto de computación cuántica orientado a investigar una enfermedad que afecta a millones de personas.
El plan tiene nombre propio —ISQARE-LC— y ambición medida: no promete curas inmediatas, sino comprender mejor una patología marcada por la heterogeneidad y la falta de herramientas de manejo. El objetivo es localizar patrones ocultos en grandes conjuntos de datos clínicos. Y, con ellos, abrir una nueva forma de clasificar lo que hoy se presenta como un puzle.

Un proyecto con rostro y diagnóstico

La historia de ISQARE-LC arranca donde suelen empezar las decisiones difíciles: en el paciente. Ismael Maceira no se asoma a esta investigación como un observador externo. Convive con COVID persistente desde los 12 años y, a día de hoy, con 17, sostiene que no existen herramientas suficientes para manejar una enfermedad crónica que se prolonga y se transforma. Ese punto de partida imprime al proyecto una dimensión personal que no se disfraza de épica, sino de urgencia metódica.

En palabras del propio Maceira, CEO y cofundador de SAMIRA DTx, el desafío no es solo clínico, sino también de comprensión: “A los 12 años me diagnosticaron Covid Persistente y a día de hoy con 17 años no hay herramientas para poder manejar esta enfermedad crónica. El COVID persistente es una enfermedad profundamente heterogénea. Como paciente sé lo difícil que es convivir con una patología que muchas veces ni siquiera tú mismo comprendes bien. Este proyecto busca precisamente eso: encontrar patrones que nos permitan entender mejor la enfermedad”. La frase concentra el núcleo del enfoque: entender para poder actuar.

SAMIRA DTx y el marco institucional en Bizkaia

La iniciativa está liderada por la startup vasca SAMIRA DTx, especializada en el desarrollo de terapias digitales centradas en el paciente. ISQARE-LC se desarrolla en el marco de BIQAIN (Bizkaia Quantum Advanced Industries) y BASQ, una arquitectura impulsada desde la Diputación Foral de Bizkaia y Lantik. El encaje institucional no es un detalle accesorio: sitúa el proyecto dentro de una apuesta explícita por tecnologías disruptivas con aterrizaje en ámbitos estratégicos como la salud.

En términos de relato público, Bizkaia busca reforzar su posicionamiento en la aplicación de tecnologías avanzadas a problemas sanitarios complejos. En términos prácticos, ISQARE-LC se plantea como un laboratorio de enfoque: trasladar la computación cuántica —habitualmente asociada a fronteras industriales— a una patología donde el cuello de botella no es solo el tratamiento, sino la clasificación. El mensaje es claro: si no se puede ordenar el fenómeno, es difícil intervenir con precisión. Y esa precisión empieza por los datos.

Los datos que faltan y el objetivo real de ISQARE-LC

El objetivo declarado del proyecto es identificar patrones clínicos y biológicos en pacientes con COVID persistente mediante técnicas avanzadas de análisis de datos, incluyendo algoritmos de clusterización y modelado cuántico. No se trata de una etiqueta llamativa: la intención es detectar tipologías o subgrupos de pacientes. Dicho de otro modo, poner nombre —y contorno— a lo que hoy se presenta como una misma enfermedad con demasiadas caras.

La lógica de fondo es coherente con el diagnóstico que acompaña al COVID persistente: alta heterogeneidad. Si la enfermedad no se comporta de la misma forma en todos los pacientes, el abordaje único se resiente. Por eso la promesa del proyecto no es simplificar la realidad, sino segmentarla con rigor. La consecuencia es clara: identificar subgrupos permitiría entender mejor la patología y, potencialmente, orientar futuras respuestas de manera más ajustada a cada perfil.

Una enfermedad sin mapa: síntomas prolongados y variabilidad

El COVID persistente se caracteriza por síntomas prolongados como fatiga crónica, problemas cognitivos, dolor o disfunción autonómica. Esa enumeración, repetida en testimonios y consultas, es también el resumen de un problema estructural: la variabilidad en su presentación clínica ha dificultado hasta ahora su clasificación y su abordaje terapéutico. No es solo un reto médico; es un reto de sistema. Sin categorías claras, la investigación avanza con ruido. Sin tipologías, el seguimiento se vuelve más incierto.

En ese contexto, el proyecto plantea un cambio de perspectiva: investigar si la aplicación de técnicas avanzadas de computación cuántica puede ayudar a identificar patrones ocultos en grandes conjuntos de datos clínicos. El contraste resulta significativo. Frente a una enfermedad definida por la dispersión, se propone una herramienta diseñada para encontrar estructura en escenarios complejos. No se anuncia una solución inmediata. Se anuncia una vía para entender mejor. Y, en una patología donde el problema es también la falta de marco, comprender ya es una forma de avance.

Del análisis avanzado al modelado cuántico

ISQARE-LC quiere explorar la computación cuántica como palanca para avanzar en la comprensión del COVID persistente. El proyecto incorpora técnicas de análisis de datos que van desde la clusterización —para agrupar perfiles con rasgos comunes— hasta el modelado cuántico, orientado a profundizar en la búsqueda de patrones cuando el volumen y la complejidad de la información dificultan lecturas lineales. El diagnóstico es inequívoco: si hay subgrupos, deben emerger de los datos; si hay patrones ocultos, hay que diseñar el método para verlos.

Lo más relevante es el propósito operativo: generar una clasificación que permita entender mejor la enfermedad en un escenario de alta heterogeneidad. La computación cuántica no se presenta como un reclamo vacío, sino como una hipótesis de trabajo: comprobar si estas técnicas pueden facilitar una nueva forma de leer grandes conjuntos de datos clínicos. El resultado buscado es, en esencia, un mapa. Porque sin mapa, incluso la mejor intención terapéutica llega tarde o llega mal.

Los responsables señalan que los resultados podrían abrir nuevas puertas para los pacientes de COVID persistente. La frase es prudente, pero significativa. Si el proyecto logra identificar tipologías o subgrupos, el campo ganaría en claridad. Y la claridad, en este caso, es un activo sanitario: permite ordenar síntomas, comparar trayectorias y entender mejor por qué la enfermedad no se presenta igual en todos. En paralelo, la iniciativa se encuadra en la apuesta de Bizkaia por tecnologías disruptivas aplicadas a la salud, con la ambición de situar al ecosistema vasco en la vanguardia europea en el uso de herramientas avanzadas para abordar retos complejos.