Análisis de la computación cuántica para descifrar redes reguladoras de genes a partir de datos unicelulares

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Un nuevo estudio de Nature Quantum Information analiza cómo los algoritmos cuánticos podrían afectar la regulación genética.

By kenna hughes-castleberry publicado el 28 de noviembre de 2023

Una nueva encuesta Información cuántica de la naturaleza examina cómo la computación cuántica influye en la regulación genética. Redes reguladoras de genes (GRNs) son cruciales para comprender las relaciones regulatorias entre genes en sistemas biológicos. Estas redes ayudan a estudiar la regulación transcripcional y las bases moleculares de los mecanismos reguladores, que son cruciales para comprender las funciones de los genes en las actividades celulares. Representados en forma de gráficos, los GRN ilustran las interacciones entre los factores de transcripción y sus objetivos. Las tecnologías unicelulares, en particular la secuenciación de ARN unicelular (scRNA-seq), han avanzado significativamente nuestra capacidad para estudiar biología a una escala y resolución sin precedentes. Estas tecnologías miden la expresión genética en miles de células, lo que proporciona una gran cantidad de datos para construir GRN más precisos. Sin embargo, los métodos computacionales tradicionales, que se basan en enfoques estadísticos como la correlación, la regresión y las redes bayesianas, tienen limitaciones, especialmente a la hora de capturar conexiones interreguladoras simultáneas entre todos los genes.

Computación cuántica en biología y modelado GRN:

La computación cuántica, reconocida por su potencial en diversos campos, ofrece un enfoque novedoso para modelar GRN. Algoritmos cuánticos puede potencialmente superar a los métodos clásicos en cálculos específicos aprovechando los fenómenos de superposición y entrelazamiento. La introducción de un método de modelado GRN unicelular cuántico (qscGRN) avanza significativamente en este dominio. Este método utiliza un marco de circuito cuántico parametrizado para inferir GRN biológicos a partir de datos de scRNA-seq. En el modelo qscGRN, cada gen está representado por un qubit. El modelo comprende una capa codificadora, que traduce los datos de scRNA-seq en un estado de superposicióny capas de regulación que entrelazan qubits para simular interacciones gen-gen. Al mapear los valores de expresión génica en un gran espacio de Hilbert, el modelo qscGRN utiliza de manera efectiva la información de células individuales para mapear las relaciones regulatorias.

Aplicación y potencial del modelado cuántico GRN:

El marco cuántico clásico utilizado en este enfoque incluye técnicas de optimización como el suavizado de Laplace y algoritmos de descenso de gradiente para ajustar los parámetros del modelo. Aplicado a conjuntos de datos reales de scRNA-seq, este método ha demostrado su capacidad para modelar relaciones reguladoras de genes de manera efectiva, y la red recuperada del circuito cuántico muestra coherencia con los GRN publicados anteriormente. La aplicación exitosa de este modelo a células linfoblastoides humanas, centrándose en genes implicados en la regulación de la inmunidad innata, ilustra su potencial. El modelo no sólo predijo las interacciones regulatorias entre genes sino que también estimó la fuerza de estas interacciones.

Implicaciones futuras y direcciones de investigación para la regulación genética:

La integración de la computación cuántica en biología, específicamente en el modelado GRN, es prometedora para superar las limitaciones de los métodos estadísticos convencionales. Este método ofrece una comprensión más profunda de los GRN unicelulares al abordar de manera eficiente las relaciones de genes interconectados. Los hallazgos alientan una mayor exploración en la creación de algoritmos cuánticos utilizando datos unicelulares, lo que señala una nueva frontera en la intersección de la computación cuántica y la biología. Este avance allana el camino para futuras investigaciones y podría revolucionar nuestro enfoque para comprender sistemas biológicos complejos a nivel molecular.

Kenna Hughes-Castleberry es la editora gerente de Inside Quantum Technology y la comunicadora científica de JILA (una asociación entre la Universidad de Colorado Boulder y el NIST). Sus temas de escritura incluyen tecnología profunda, computación cuántica e inteligencia artificial. Su trabajo ha aparecido en Scientific American, Discover Magazine, New Scientist, Ars Technica y más.