Uno sguardo all'informatica quantistica per decifrare le reti di regolamentazione genetica a partire dai dati di un'unica cellula

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Un nuovo studio di Nature Quantum Information esamina come la regolazione genetica potrebbe essere influenzata dagli algoritmi quantistici.

By Kenna Hughes-Castleberry pubblicato il 28 novembre 2023

Una nuova Informazioni quantistiche sulla natura carta esamina come l'informatica quantistica influenza la regolazione genetica. Reti di regolamentazione genetica (GRNs) sono cruciali per comprendere le relazioni regolatorie tra i geni nei sistemi biologici. Queste reti aiutano a studiare la regolazione trascrizionale e le basi molecolari dei meccanismi di regolazione, che sono cruciali per comprendere le funzioni dei geni nelle attività cellulari. Rappresentati come grafici, i GRN illustrano le interazioni tra i fattori di trascrizione e i loro obiettivi. Le tecnologie a cellula singola, in particolare il sequenziamento dell’RNA a cellula singola (scRNA-seq), hanno significativamente avanzato la nostra capacità di studiare la biologia a una scala e una risoluzione senza precedenti. Queste tecnologie misurano l’espressione genica in migliaia di cellule, fornendo una grande quantità di dati per costruire GRN più precisi. Tuttavia, i metodi computazionali tradizionali, che si basano su approcci statistici come la correlazione, la regressione e le reti bayesiane, presentano dei limiti, soprattutto nel catturare connessioni interregolatorie simultanee tra tutti i geni.

Informatica quantistica in biologia e modellazione GRN:

L’informatica quantistica, riconosciuta per il suo potenziale in vari campi, offre un nuovo approccio alla modellazione delle GRN. Algoritmi quantistici può potenzialmente sovraperformare i metodi classici in calcoli specifici sfruttando fenomeni di sovrapposizione ed entanglement. L'introduzione di un metodo di modellazione GRN quantistica a cella singola (qscGRN) fa avanzare significativamente questo dominio. Questo metodo utilizza una struttura di circuiti quantistici parametrizzati per dedurre GRN biologici dai dati scRNA-seq. Nel modello qscGRN, ogni gene è rappresentato da un qubit. Il modello comprende uno strato codificatore, che traduce i dati scRNA-seq in a stato di sovrapposizionee strati di regolazione che intrecciano i qubit per simulare le interazioni gene-gene. Mappando i valori dell'espressione genica su un ampio spazio di Hilbert, il modello qscGRN utilizza efficacemente le informazioni provenienti dalle singole cellule per mappare le relazioni regolatorie.

Applicazione e potenziale della modellazione GRN quantistica:

Il quadro quantistico-classico utilizzato in questo approccio include tecniche di ottimizzazione come il livellamento di Laplace e gli algoritmi di discesa del gradiente per ottimizzare i parametri del modello. Applicato a set di dati scRNA-seq reali, questo metodo ha dimostrato la sua capacità di modellare in modo efficace le relazioni di regolamentazione dei geni, con la rete recuperata dal circuito quantistico che mostra coerenza con i GRN precedentemente pubblicati. L’applicazione riuscita di questo modello alle cellule linfoblastoidi umane, concentrandosi sui geni coinvolti nella regolazione dell’immunità innata, ne illustra il potenziale. Il modello non solo ha previsto le interazioni regolatorie tra i geni, ma ha anche stimato la forza di queste interazioni.

Implicazioni future e indicazioni di ricerca per la regolazione genetica:

L’integrazione dell’informatica quantistica in biologia, in particolare nella modellazione GRN, si dimostra promettente nel superare i limiti dei metodi statistici convenzionali. Questo metodo offre una comprensione più profonda dei GRN unicellulari avvicinandosi in modo efficiente alle relazioni tra geni interconnessi. I risultati incoraggiano ulteriori esplorazioni nella creazione di algoritmi quantistici utilizzando dati di singole cellule, segnalando una nuova frontiera nell’intersezione tra informatica quantistica e biologia. Questa svolta apre la strada alla ricerca futura e potrebbe rivoluzionare il nostro approccio alla comprensione dei sistemi biologici complessi a livello molecolare.

Kenna Hughes-Castleberry è caporedattore di Inside Quantum Technology e comunicatore scientifico presso JILA (una partnership tra l'Università del Colorado Boulder e il NIST). I suoi ritmi di scrittura includono la tecnologia profonda, l'informatica quantistica e l'intelligenza artificiale. Il suo lavoro è stato presentato su Scientific American, Discover Magazine, New Scientist, Ars Technica e altro ancora.