Исследователи из Университета штата Пенсильвания совместно с экспертами консорциума Quantum for Healthcare Life Sciences представили работу, посвященную интеграции квантовых технологий в сферу глубокого анализа отдельных клеток. Специалисты полагают, что квантовые вычисления способны преодолеть текущие барьеры, возникающие при обработке многомерных «омиксных» данных — комплексных показателей генетических, белковых и молекулярных профилей внутри клеточных структур и тканей.
В статье подчеркивается, что синергия квантовых и традиционных вычислений с алгоритмами машинного обучения открывает новые горизонты в решении задач, недоступных классическим архитектурам. К ним относятся прецизионный пространственный анализ, динамическое моделирование клеточного поведения и прогнозирование фармакологического отклика, что особенно критично в условиях дефицита данных или их избыточной сложности.
Современные методы цитометрии позволяют детально отслеживать жизненный цикл, взаимодействия и трансформации отдельных клеток. Однако генерируемые массивы информации характеризуются колоссальным объемом, высоким уровнем помех и огромным количеством переменных, охватывая миллионы единиц и десятки тысяч признаков. Даже наиболее мощные суперкомпьютеры сталкиваются с серьезными трудностями при попытке реконструировать процессы клеточной эволюции или их реакцию на медикаментозное воздействие.
Потенциал квантовых систем наиболее полно раскрывается в операциях со сложными вероятностными распределениями, задачах многофакторной оптимизации и высокоуровневых взаимодействиях. Авторы убеждены, что гибридные модели, объединяющие возможности квантовых и классических алгоритмов, станут практически значимыми инструментами еще до появления полностью отказоустойчивых квантовых процессоров.
Одним из приоритетных направлений является пространственная транскриптомика, изучающая экспрессию генов с сохранением информации о физическом расположении клеток в ткани. Квантовые вариации нейронных сетей и графовых методов способны существенно повысить точность сегментации и классификации клеточных типов, успешно нивелируя погрешности и нехватку исходных данных.
Временное моделирование — анализ динамики системы — может выйти на новый уровень благодаря квантовым версиям случайных блужданий и вероятностных графических схем. Эти инструменты направлены на воссоздание путей дифференцировки клеток, механизмов их адаптации к стрессу и закономерностей прогрессирования заболеваний на основе данных, собранных в разные моменты времени.
В заключении авторы отмечают, что создание передовых методов клеточной и иммунотерапии невозможно без глубокого понимания того, как модифицированные клетки взаимодействуют с тканевой микросредой в динамике. Гибридные квантово-классические вычисления могут стать ключевым фактором в поиске и оптимизации наиболее эффективных терапевтических стратегий.
Источник: iXBT
