Blick auf Quantencomputer bei der Entschlüsselung von Genregulationsnetzwerken aus Einzelzelldaten

Neuauflage von Plato

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Eine neue Studie von Nature Quantum Information untersucht, wie die Genregulation durch Quantenalgorithmen beeinflusst werden könnte.

By Kenna Hughes-Castleberry gepostet am 28. November 2023

Neue Naturquanteninformationen Krepppapier untersucht, wie Quantencomputer die Genregulation beeinflussen. Genregulatorische Netzwerke (GRNs) sind entscheidend für das Verständnis der regulatorischen Beziehungen zwischen Genen in biologischen Systemen. Diese Netzwerke helfen bei der Untersuchung der Transkriptionsregulation und der molekularen Grundlagen von Regulierungsmechanismen, die für das Verständnis der Genfunktionen bei zellulären Aktivitäten von entscheidender Bedeutung sind. GRNs werden als Diagramme dargestellt und veranschaulichen die Wechselwirkungen zwischen Transkriptionsfaktoren und ihren Zielen. Einzelzelltechnologien, insbesondere die Einzelzell-RNA-Sequenzierung (scRNA-seq), haben unsere Fähigkeit, Biologie in einem beispiellosen Umfang und einer beispiellosen Auflösung zu studieren, erheblich erweitert. Diese Technologien messen die Genexpression in Tausenden von Zellen und liefern eine Fülle von Daten für die Konstruktion präziserer GRNs. Traditionelle Berechnungsmethoden, die auf statistischen Ansätzen wie Korrelation, Regression und Bayes'schen Netzwerken basieren, weisen jedoch Einschränkungen auf, insbesondere bei der Erfassung gleichzeitiger interregulatorischer Verbindungen zwischen allen Genen.

Quantencomputing in der Biologie und GRN-Modellierung:

Quantencomputing, das für sein Potenzial in verschiedenen Bereichen anerkannt ist, bietet einen neuartigen Ansatz zur Modellierung von GRNs. Quantenalgorithmen kann bei spezifischen Berechnungen möglicherweise klassische Methoden übertreffen, indem es Überlagerungs- und Verschränkungsphänomene nutzt. Die Einführung einer Quanten-Einzelzellen-GRN-Modellierungsmethode (qscGRN) bringt diesen Bereich erheblich voran. Diese Methode verwendet ein parametrisiertes Quantenschaltkreis-Framework, um biologische GRNs aus scRNA-seq-Daten abzuleiten. Im qscGRN-Modell wird jedes Gen durch ein Qubit repräsentiert. Das Modell umfasst eine Encoderschicht, die scRNA-seq-Daten in a übersetzt Überlagerungszustandund Regulierungsschichten, die Qubits verschränken, um Gen-Gen-Interaktionen zu simulieren. Durch die Abbildung von Genexpressionswerten auf einen großen Hilbert-Raum nutzt das qscGRN-Modell effektiv die Informationen einzelner Zellen, um regulatorische Beziehungen abzubilden.

Anwendung und Potenzial der Quanten-GRN-Modellierung:

Das in diesem Ansatz verwendete quantenklassische Framework umfasst Optimierungstechniken wie Laplace-Glättung und Gradientenabstiegsalgorithmen zur Feinabstimmung der Modellparameter. Angewandt auf echte scRNA-seq-Datensätze hat diese Methode ihre Fähigkeit unter Beweis gestellt, Genregulationsbeziehungen effektiv zu modellieren, wobei das aus dem Quantenschaltkreis wiederhergestellte Netzwerk Konsistenz mit zuvor veröffentlichten GRNs aufweist. Die erfolgreiche Anwendung dieses Modells auf menschliche lymphoblastoide Zellen, wobei der Schwerpunkt auf Genen liegt, die an der Regulierung der angeborenen Immunität beteiligt sind, verdeutlicht sein Potenzial. Das Modell sagte nicht nur regulatorische Wechselwirkungen zwischen Genen voraus, sondern schätzte auch die Stärke dieser Wechselwirkungen.

Zukünftige Implikationen und Forschungsrichtungen für die Genregulation:

Die Integration von Quantencomputern in die Biologie, insbesondere in die GRN-Modellierung, verspricht, die Grenzen herkömmlicher statistischer Methoden zu überwinden. Diese Methode bietet ein tieferes Verständnis von Einzelzell-GRNs, indem sie die Beziehungen zwischen miteinander verbundenen Genen effizient angeht. Die Ergebnisse ermutigen zu weiteren Untersuchungen zur Entwicklung von Quantenalgorithmen unter Verwendung von Einzelzelldaten und markieren eine neue Grenze an der Schnittstelle von Quantencomputing und Biologie. Dieser Durchbruch ebnet den Weg für zukünftige Forschung und könnte unseren Ansatz zum Verständnis komplexer biologischer Systeme auf molekularer Ebene revolutionieren.

Kenna Hughes-Castleberry ist geschäftsführende Redakteurin bei Inside Quantum Technology und Wissenschaftskommunikatorin bei JILA (einer Partnerschaft zwischen der University of Colorado Boulder und NIST). Zu ihren schriftstellerischen Schwerpunkten zählen Deep Tech, Quantencomputing und KI. Ihre Arbeiten wurden unter anderem in Scientific American, Discover Magazine, New Scientist und Ars Technica vorgestellt.