Новый квантовый алгоритм улучшает анализ одиночных клеток
Новый квантовый алгоритм, разработанный статистиками Университета Джорджии, решает одну из самых сложных задач в анализе одиночных клеток, что имеет значительное влияние как на вычислительную биологию, так и на квантовые вычисления.
Исследование «Алгоритм поиска Гровера методом бисекции и его применение в анализе данных CITE-seq» было опубликовано в Journal of the American Statistical Association 20 сентября.
В то время как традиционные подходы с трудом справляются с огромным объёмом данных, генерируемых при одновременном измерении экспрессии РНК и белков в отдельных клетках, новый квантовый алгоритм позволяет анализировать данные технологии CITE-seq. Он даёт возможность выбрать наиболее важные маркеры из миллиардов возможных комбинаций — задача, которая была бы непосильной для классических методов.
«Метод особенно перспективен для исследований заболеваний, где понимание молекулярной идентичности отдельных клеток имеет решающее значение», — сказал Пинг Ма, автор исследования.
«Мощь квантовых вычислений — развивающейся и сложной технологии — обеспечивает более быстрый и эффективный способ анализа биологических данных, который потенциально может улучшить наше понимание здоровья и болезненных состояний».
Классический vs. квантовый подход
- Классический алгоритм работает на обычных компьютерах, обрабатывающих информацию в виде битов (0 и 1). Он решает задачи, последовательно выполняя шаги, что может быть медленно для сложных проблем со множеством вариантов.
- Квантовый алгоритм работает на квантовом компьютере, использующем кубиты. Благодаря свойству суперпозиции кубиты могут представлять 0 и 1 одновременно. Используя квантовую запутанность, алгоритмы могут обрабатывать множество возможностей параллельно, решая определённые задачи гораздо быстрее.
Если классический алгоритм похож на поиск единственного пути в лабиринте, то квантовый — на одновременное исследование всех путей.
Результаты исследования были проверены на квантовом компьютере IBM, что подтверждает практическую значимость работы.
«Уникальные характеристики квантовых алгоритмов делают их особенно подходящими для решения сложных геномных и транскриптомных задач, где комбинации и взаимодействия генетических маркеров могут быть огромными и требовать больших вычислительных ресурсов», — отметил Вэньсюань Чжун, соавтор исследования.
Использование этой технологии в науках о жизни продвигает квантовые вычисления за пределы теоретических приложений к реальным практическим решениям.