Εξετάζοντας τον Κβαντικό Υπολογισμό στην Αποκρυπτογράφηση Ρυθμιστικών Δικτύων Γονιδίων από Μονοκυτταρικά Δεδομένα – Μέσα στην Κβαντική Τεχνολογία

Μία νέα Nature Quantum Information χαρτί εξετάζει πώς ο κβαντικός υπολογισμός επηρεάζει τη ρύθμιση των γονιδίων. Ρυθμιστικά Δίκτυα Γονιδίων (GRNιθ) είναι ζωτικής σημασίας για την κατανόηση των ρυθμιστικών σχέσεων μεταξύ γονιδίων σε βιολογικά συστήματα. Αυτά τα δίκτυα βοηθούν στη μελέτη της μεταγραφικής ρύθμισης και της μοριακής βάσης των ρυθμιστικών μηχανισμών, οι οποίοι είναι ζωτικής σημασίας για την κατανόηση των λειτουργιών των γονιδίων στις κυτταρικές δραστηριότητες. Αντιπροσωπευόμενα ως γραφήματα, τα GRN απεικονίζουν τις αλληλεπιδράσεις μεταξύ των παραγόντων μεταγραφής και των στόχων τους. Οι τεχνολογίες ενός κυττάρου, ιδιαίτερα ο προσδιορισμός αλληλουχίας RNA μονοκυττάρου (scRNA-seq), έχουν βελτιώσει σημαντικά την ικανότητά μας να μελετάμε τη βιολογία σε άνευ προηγουμένου κλίμακα και ανάλυση. Αυτές οι τεχνολογίες μετρούν την έκφραση γονιδίων σε χιλιάδες κύτταρα, παρέχοντας πληθώρα δεδομένων για την κατασκευή πιο ακριβών GRN. Ωστόσο, οι παραδοσιακές υπολογιστικές μέθοδοι, που βασίζονται σε στατιστικές προσεγγίσεις όπως η συσχέτιση, η παλινδρόμηση και τα δίκτυα Bayes, έχουν περιορισμούς, ειδικά στη σύλληψη ταυτόχρονων, διαρυθμιστικών συνδέσεων μεταξύ όλων των γονιδίων.

Κβαντικός Υπολογισμός στη Βιολογία και Μοντελοποίηση GRN:

Ο κβαντικός υπολογισμός, που αναγνωρίζεται για τις δυνατότητές του σε διάφορους τομείς, προσφέρει μια νέα προσέγγιση στη μοντελοποίηση των GRN. Κβαντικοί αλγόριθμοι μπορεί δυνητικά να ξεπεράσει τις κλασικές μεθόδους σε συγκεκριμένους υπολογισμούς αξιοποιώντας φαινόμενα υπέρθεσης και εμπλοκής. Η εισαγωγή μιας μεθόδου μοντελοποίησης κβαντικής μονής κυψέλης GRN (qscGRN) προάγει σημαντικά αυτόν τον τομέα. Αυτή η μέθοδος χρησιμοποιεί ένα παραμετροποιημένο πλαίσιο κβαντικού κυκλώματος για την εξαγωγή βιολογικών GRN από δεδομένα scRNA-seq. Στο μοντέλο qscGRN, κάθε γονίδιο αντιπροσωπεύεται από ένα qubit. Το μοντέλο περιλαμβάνει ένα στρώμα κωδικοποιητή, το οποίο μεταφράζει τα δεδομένα scRNA-seq σε α κατάσταση υπέρθεσηςκαι ρυθμιστικά στρώματα που εμπλέκουν qubits για να προσομοιώσουν αλληλεπιδράσεις γονιδίου-γονιδίου. Χαρτογραφώντας τις τιμές έκφρασης γονιδίων σε ένα μεγάλο χώρο Hilbert, το μοντέλο qscGRN χρησιμοποιεί αποτελεσματικά τις πληροφορίες από μεμονωμένα κύτταρα για να χαρτογραφήσει ρυθμιστικές σχέσεις.

Εφαρμογή και Δυνατότητα Μοντελοποίησης Κβαντικού GRN:

Το κβαντικό-κλασικό πλαίσιο που χρησιμοποιείται σε αυτή την προσέγγιση περιλαμβάνει τεχνικές βελτιστοποίησης, όπως αλγόριθμους εξομάλυνσης Laplace και gradient descent για την ακριβή ρύθμιση των παραμέτρων του μοντέλου. Εφαρμοσμένη σε πραγματικά σύνολα δεδομένων scRNA-seq, αυτή η μέθοδος έχει αποδείξει την ικανότητά της να μοντελοποιεί αποτελεσματικά τις ρυθμιστικές σχέσεις γονιδίων, με το δίκτυο που ανακτάται από το κβαντικό κύκλωμα να δείχνει συνέπεια με προηγούμενα δημοσιευμένα GRN. Η επιτυχής εφαρμογή αυτού του μοντέλου σε ανθρώπινα λεμφοβλαστοειδή κύτταρα, εστιάζοντας σε γονίδια που εμπλέκονται στη ρύθμιση της έμφυτης ανοσίας, δείχνει τις δυνατότητές του. Το μοντέλο όχι μόνο προέβλεψε τις ρυθμιστικές αλληλεπιδράσεις μεταξύ των γονιδίων αλλά υπολόγισε και την ισχύ αυτών των αλληλεπιδράσεων.

Μελλοντικές επιπτώσεις και κατευθύνσεις έρευνας για τη ρύθμιση των γονιδίων:

Η ενσωμάτωση του κβαντικού υπολογισμού στη βιολογία, ειδικά στη μοντελοποίηση GRN, δείχνει πολλά υποσχόμενη υπέρβαση των περιορισμών των συμβατικών στατιστικών μεθόδων. Αυτή η μέθοδος προσφέρει μια βαθύτερη κατανόηση των μονοκυτταρικών GRNs προσεγγίζοντας αποτελεσματικά τις σχέσεις διασυνδεδεμένων γονιδίων. Τα ευρήματα ενθαρρύνουν περαιτέρω εξερεύνηση για τη δημιουργία κβαντικών αλγορίθμων που χρησιμοποιούν δεδομένα ενός κυττάρου, σηματοδοτώντας ένα νέο σύνορο στη διασταύρωση του κβαντικού υπολογισμού και της βιολογίας. Αυτή η ανακάλυψη ανοίγει το δρόμο για μελλοντική έρευνα και θα μπορούσε να φέρει επανάσταση στην προσέγγισή μας στην κατανόηση πολύπλοκων βιολογικών συστημάτων σε μοριακό επίπεδο.

Ο Kenna Hughes-Castleberry είναι ο Managing Editor στο Inside Quantum Technology και ο Science Communicator στο JILA (μια συνεργασία μεταξύ του University of Colorado Boulder και του NIST). Τα συγγραφικά της beats περιλαμβάνουν τη βαθιά τεχνολογία, τον κβαντικό υπολογισμό και την τεχνητή νοημοσύνη. Η δουλειά της έχει παρουσιαστεί στα περιοδικά Scientific American, Discover Magazine, New Scientist, Ars Technica και άλλα.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/looking-at-quantum-computing-in-deciphering-gene-regulatory-networks-from-single-cell-data/