Raul Isea

 Humanity is continually threatened by global pandemics exemplified by the Black Plague, the Spanish flu, and recently COVID-19 which reveal a continual absence of concern in real-time prevention. To forecast biological threats in the future and spur proactive human response we introduced the term Global Biological Consciousness (GBC). The GBC requires an Extended Bioethics a dynamic ethical framework for conscious management mediated by the GBC. This perspective will enable preventive actions and will seek global biological resilience through the algorithmic responsibility of AI and systemic justice which will be explained in the work. The GBC through Extended Bioethics will provide an ability to analyze biological data as it occurs using AI and quantum computing anticipate outbreaks before they happen and attenuate their effects. This creates a new ethical contract for all humankind as it coexists in a biological world. Available at https://jcpmr.com/index.php/journa...

 El presente estudio examinó la posibilidad de aplicar un algoritmo cuántico de aprendizaje automático para predecir la actividad inhibitoria de potenciales fármacos contra el coronavirus SARS-CoV-2. Para lograr ello, se empleó un conjunto de datos experimentales conformado por 1904 de compuestos que habían sido previamente identi
cados. Luego, se determinaron cuatro descripciones moleculares basándose en la estructura de cada compuesto, que funcionaron como dato de entrada para el algoritmo de aprendizaje cuántico; mientras que la actividad inhibitoria experimental se empleó como etiqueta para clasi
car los compuestos como "activos" o "inactivos". Con esta información, se elaboró el algoritmo de entrenamiento cuántico utilizando cuatro qubits en el circuito cuántico. El resultado conseguido tuvo una precisión del 95 %, por lo que estos resultados iniciales resaltan la vialidad de emplear cálculos cuánticos para identi
car potenciales moléculas que podrían ser candi...