単一細胞データからの遺伝子制御ネットワークの解読における量子コンピューティングの考察 – Inside Quantum Technology

新しい 自然量子情報 紙 量子コンピューティングが遺伝子制御にどのような影響を与えるかを調査します。 遺伝子制御ネットワーク (GRNs) は、生物学的システムにおける遺伝子間の制御関係を理解するために重要です。 これらのネットワークは、細胞活動における遺伝子機能を理解するために重要な転写制御および制御機構の分子基盤の研究に役立ちます。 GRN はグラフとして表され、転写因子とその標的の間の相互作用を示します。 単一細胞技術、特に単一細胞 RNA シーケンス (scRNA-seq) は、前例のない規模と解像度で生物学を研究する能力を大幅に進歩させました。 これらの技術は、数千の細胞の遺伝子発現を測定し、より正確な GRN を構築するための豊富なデータを提供します。 しかし、相関、回帰、ベイジアン ネットワークなどの統計的アプローチに依存する従来の計算手法には、特にすべての遺伝子間の同時の制御相互関係を捕捉する際に限界があります。

生物学における量子コンピューティングと GRN モデリング:

さまざまな分野での可能性が認められている量子コンピューティングは、GRN をモデル化するための新しいアプローチを提供します。 量子アルゴリズム 重ね合わせやもつれ現象を活用することで、特定の計算において古典的な手法を上回るパフォーマンスを発揮できる可能性があります。 量子単一セル GRN (qscGRN) モデリング手法の導入により、この領域が大幅に進歩します。 この方法では、パラメータ化された量子回路フレームワークを使用して、scRNA-seq データから生物学的 GRN を推測します。 qscGRN モデルでは、各遺伝子は量子ビットで表されます。 このモデルはエンコーダー層で構成されており、scRNA-seq データを 重ね合わせ状態、および量子ビットをからませて遺伝子間の相互作用をシミュレートする制御層。 qscGRN モデルは、遺伝子発現値を大きなヒルベルト空間にマッピングすることで、個々の細胞からの情報を効果的に利用して制御関係をマッピングします。

量子 GRN モデリングの応用と可能性:

このアプローチで使用される量子古典フレームワークには、モデル パラメーターを微調整するためのラプラス平滑化や勾配降下アルゴリズムなどの最適化手法が含まれています。 この方法を実際の scRNA-seq データセットに適用すると、量子回路から復元されたネットワークが以前に公開された GRN との一貫性を示し、遺伝子制御関係を効果的にモデル化できることが実証されました。 自然免疫調節に関与する遺伝子に焦点を当てたこのモデルのヒトリンパ芽球様細胞への適用に成功したことは、その可能性を示している。 このモデルは、遺伝子間の調節的相互作用を予測しただけでなく、これらの相互作用の強度も推定しました。

遺伝子制御の将来の意味と研究の方向性:

生物学、特に GRN モデリングにおける量子コンピューティングの統合は、従来の統計手法の限界を超える可能性を示しています。 この方法は、相互接続された遺伝子の関係に効率的にアプローチすることで、単細胞 GRN についてのより深い理解を提供します。 この発見は、単一細胞データを利用した量子アルゴリズムの作成へのさらなる探求を促進し、量子コンピューティングと生物学の交差点における新たなフロンティアを示唆しています。 この画期的な進歩は将来の研究への道を切り開き、複雑な生物学的システムを分子レベルで理解するための私たちのアプローチに革命をもたらす可能性があります。

Kenna Hughes-Castleberry は、Inside Quantum Technology の編集長であり、JILA (コロラド大学ボルダー大学と NIST のパートナーシップ) のサイエンス コミュニケーターです。 彼女の執筆ビートには、ディープ テクノロジー、量子コンピューティング、AI が含まれます。 彼女の研究は、Scientific American、Discover Magazine、New Scientist、Ars Technica などで特集されています。

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• 情報源： https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/looking-at-quantum-computing-in-deciphering-gene-regulatory-networks-from-single-cell-data/