面向癌症诊断生物标志物发现的量子 AI

量子机器学习以利用量子力学原理来增强癌症分类、生物标志物发现和生物信息学诊断，提供了计算生物学的有前景的新范式。本研究将 QML 应用于识别肺腺癌 (LUAD) 和肺鳞状细胞癌 (LUSC)，这两种非小细胞肺癌的亚型特定生物标志物。我们的 методology 包括两个阶段：在阶段 1 中，肿瘤和正常样本之间的差异表达分析和甲基化分析允许我们识别 LUAD 特异性基因和 LUSC 特异性基因，揭示潜在的癌症亚型预后生物标志物。在阶段 2 中，聚焦于开发能够区分 LUAD 和 LUSC 肿瘤，以及肿瘤和正常样本之间的量子分类器。该分类器不仅提高了诊断精度，也在处理大规模多组学数据集方面展示了量子优势。我们的结果一致显示，代表合并基因集合的 Sample3 在所有指标中实现了最高的整体预测性能。这一结果表明，QML 为生物标志物发现和亚型特定癌症分类提供了有效且可扩展的方法。GO 富集分析突出了基因在突触信号、离子通道调节和神经发育中的显著作用。 在量子阶段，KEGG 分析进一步识别出癌症相关通路的富集，包括神经生长因子、MAPK、Ras 和 PI3KAkt 信号，其中关键基因如 NGFR、NTRK2 和 NTF3 表明神经生长因子介导的致癌过程具有中心作用。我们的发现凸显了量子计算在精密肿瘤学和下一代生物医学分析中的日益重要潜力。