Looking At Quantum Computing In Deciphering Gene Regulatory Networks From Single-Cell Data

Republicat de Platon

Urmaritori: 0

Un nou studiu Nature Quantum Information analizează modul în care reglarea genelor ar putea fi afectată de algoritmii cuantici.

By Kenna Hughes-Castleberry postat pe 28 noiembrie 2023

O nouă Nature Quantum Information hârtie examinează modul în care calculul cuantic influențează reglarea genelor. Rețele de reglementare genetică (extensia GRNs) sunt cruciale pentru înțelegerea relațiilor de reglare dintre gene în sistemele biologice. Aceste rețele ajută la studiul reglementării transcripționale și a bazei moleculare a mecanismelor de reglare, care sunt cruciale pentru înțelegerea funcțiilor genelor în activitățile celulare. Reprezentate sub formă de grafice, GRN-urile ilustrează interacțiunile dintre factorii de transcripție și țintele lor. Tehnologiile cu o singură celulă, în special secvențierea ARN cu o singură celulă (scRNA-seq), au avansat semnificativ capacitatea noastră de a studia biologia la o scară și o rezoluție fără precedent. Aceste tehnologii măsoară expresia genelor în mii de celule, oferind o mulțime de date pentru construirea de GRN-uri mai precise. Cu toate acestea, metodele de calcul tradiționale, care se bazează pe abordări statistice precum corelația, regresia și rețelele bayesiene, au limitări, în special în capturarea conexiunilor simultane, inter-reglatoare între toate genele.

Calcul cuantic în biologie și modelarea GRN:

Calculul cuantic, recunoscut pentru potențialul său în diverse domenii, oferă o abordare nouă pentru modelarea GRN-urilor. Algoritmi cuantici pot depăși potențial metodele clasice în calcule specifice prin valorificarea fenomenelor de suprapunere și încurcare. Introducerea unei metode de modelare GRN cuantică cu o singură celulă (qscGRN) progresează semnificativ acest domeniu. Această metodă utilizează un cadru de circuit cuantic parametrizat pentru deducerea GRN-urilor biologice din datele scRNA-seq. În modelul qscGRN, fiecare genă este reprezentată de un qubit. Modelul cuprinde un strat de codificator, care traduce datele scRNA-seq în a stare de suprapunereși straturi de reglare care încurcă qubiții pentru a simula interacțiunile genă-genă. Prin cartografierea valorilor expresiei genelor pe un spațiu Hilbert mare, modelul qscGRN utilizează eficient informațiile de la celulele individuale pentru a mapa relațiile de reglementare.

Aplicația și potențialul modelării GRN cuantice:

Cadrul cuantic-clasic utilizat în această abordare include tehnici de optimizare, cum ar fi algoritmi de netezire Laplace și de coborâre a gradientului pentru a regla fin parametrii modelului. Aplicată la seturi de date scRNA-seq reale, această metodă și-a demonstrat capacitatea de a modela în mod eficient relațiile de reglementare a genelor, rețeaua recuperată din circuitul cuantic arătând consistență cu GRN-urile publicate anterior. Aplicarea cu succes a acestui model la celulele limfoblastoide umane, concentrându-se pe genele implicate în reglarea imunității înnăscute, ilustrează potențialul său. Modelul nu numai că a prezis interacțiunile de reglementare între gene, dar a estimat și puterea acestor interacțiuni.

Implicații viitoare și direcții de cercetare pentru reglementarea genelor:

Integrarea calculului cuantic în biologie, în special în modelarea GRN, arată promițătoare în depășirea limitărilor metodelor statistice convenționale. Această metodă oferă o înțelegere mai profundă a GRN-urilor unicelulare prin abordarea eficientă a relațiilor dintre genele interconectate. Descoperirile încurajează explorarea ulterioară în crearea de algoritmi cuantici care utilizează date cu o singură celulă, semnalând o nouă frontieră în intersecția dintre calculul cuantic și biologia. Această descoperire deschide calea pentru cercetări viitoare și ar putea revoluționa abordarea noastră de a înțelege sistemele biologice complexe la nivel molecular.

Kenna Hughes-Castleberry este Managing Editor la Inside Quantum Technology și Science Communicator la JILA (un parteneriat între Universitatea din Colorado Boulder și NIST). Bataile ei de scris includ tehnologia profundă, calculul cuantic și AI. Lucrarea ei a fost prezentată în Scientific American, Discover Magazine, New Scientist, Ars Technica și multe altele.