단일 세포 데이터에서 유전자 조절 네트워크를 해독하는 양자 컴퓨팅 살펴보기 - Inside Quantum Technology

새로운 자연 양자 정보 종이 양자 컴퓨팅이 유전자 조절에 어떻게 영향을 미치는지 조사합니다. 유전자 조절 네트워크(GRNs) 생물학적 시스템에서 유전자 간의 조절 관계를 이해하는 데 중요합니다. 이러한 네트워크는 세포 활동에서 유전자 기능을 이해하는 데 중요한 전사 조절 및 조절 메커니즘의 분자 기반을 연구하는 데 도움이 됩니다. 그래프로 표현된 GRN은 전사 인자와 표적 간의 상호 작용을 보여줍니다. 단일 세포 기술, 특히 단일 세포 RNA 시퀀싱(scRNA-seq)은 전례 없는 규모와 해상도로 생물학을 연구하는 능력을 크게 향상시켰습니다. 이러한 기술은 수천 개의 세포에서 유전자 발현을 측정하여 보다 정확한 GRN을 구성하기 위한 풍부한 데이터를 제공합니다. 그러나 상관 관계, 회귀, 베이지안 네트워크와 같은 통계적 접근 방식에 의존하는 전통적인 계산 방법은 특히 모든 유전자 간의 동시적, 규제 간 연결을 포착하는 데 한계가 있습니다.

생물학 및 GRN 모델링의 양자 컴퓨팅:

다양한 분야에서 잠재력을 인정받은 양자 컴퓨팅은 GRN 모델링에 대한 새로운 접근 방식을 제공합니다. 양자 알고리즘 중첩 및 얽힘 현상을 활용하여 특정 계산에서 기존 방법보다 잠재적으로 성능이 뛰어날 수 있습니다. 양자 단일 세포 GRN(qscGRN) 모델링 방법을 도입하면 이 영역이 크게 발전합니다. 이 방법은 scRNA-seq 데이터에서 생물학적 GRN을 추론하기 위해 매개변수화된 양자 회로 프레임워크를 사용합니다. qscGRN 모델에서 각 유전자는 큐비트로 표시됩니다. 모델은 scRNA-seq 데이터를 중첩 상태및 유전자-유전자 상호 작용을 시뮬레이션하기 위해 큐비트를 얽히게 하는 조절 레이어. qscGRN 모델은 유전자 발현 값을 대규모 힐베르트 공간에 매핑함으로써 개별 세포의 정보를 효과적으로 활용하여 규제 관계를 매핑합니다.

양자 GRN 모델링의 적용 및 잠재력:

이 접근 방식에 사용되는 양자 고전적 프레임워크에는 모델 매개변수를 미세 조정하기 위한 Laplace 평활화 및 경사 하강 알고리즘과 같은 최적화 기술이 포함됩니다. 실제 scRNA-seq 데이터 세트에 적용된 이 방법은 이전에 발표된 GRN과의 일관성을 보여주는 양자 회로에서 복구된 네트워크를 사용하여 유전자 조절 관계를 효과적으로 모델링하는 능력을 입증했습니다. 선천성 면역 조절과 관련된 유전자에 초점을 맞춘 이 모델을 인간 림프구 세포에 성공적으로 적용한 것은 그 잠재력을 보여줍니다. 이 모델은 유전자 간의 조절 상호작용을 예측했을 뿐만 아니라 이러한 상호작용의 강도도 추정했습니다.

유전자 조절에 대한 향후 시사점 및 연구 방향:

생물학, 특히 GRN 모델링에 양자 컴퓨팅을 통합하면 기존 통계 방법의 한계를 뛰어넘는 가능성이 보입니다. 이 방법은 상호 연결된 유전자의 관계에 효율적으로 접근하여 단일 세포 GRN에 대한 더 깊은 이해를 제공합니다. 이번 발견은 단일 세포 데이터를 활용한 양자 알고리즘 생성에 대한 추가 탐구를 장려하여 양자 컴퓨팅과 생물학의 교차점에서 새로운 개척지를 알립니다. 이 획기적인 발전은 미래 연구를 위한 길을 열었고 분자 수준에서 복잡한 생물학적 시스템을 이해하는 접근 방식에 혁명을 일으킬 수 있습니다.

Kenna Hughes-Castleberry는 Inside Quantum Technology의 편집장이자 JILA(콜로라도 대학 볼더 대학과 NIST 간의 파트너십)의 과학 커뮤니케이터입니다. 그녀의 글쓰기 분야에는 딥 테크, 양자 컴퓨팅 및 AI가 포함됩니다. 그녀의 작품은 Scientific American, Discover Magazine, New Scientist, Ars Technica 등에 소개되었습니다.

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