Hogyan dolgozhat fel a kvantumszámítógép biológiai adatokat?
Az élővilág genetikai adatai betűsorok formájában tárolódnak (A, C, G, T/U), azonban egy kvantumszámítógép qubitekkel dolgozik, amelyek állapotai alapvetően mások, mint a megszokott bitek. Esetünkben ez azt jelenti, hogy nem elegendő a DNS-t karakterről karakterre qubitekbe másolni, hanem kvantumalapú, a hardver által is olvasható információvá kellett formálni.
A kutatócsapat sikeresen alakította át a hepatitis D vírus genomját kvantumos adatstruktúrává, így modern algoritmusok számára is elérhetővé vált annak elemzése. A cél a rendkívül bonyolult, változékony genomok elemzése volt, amelyek még a legerősebb hagyományos gépeket vagy MI-t is próbára teszik. Az egyik legnagyobb kihívás a pangenomok világa, ahol a genetikai információk átláthatatlan labirintussá válnak, míg a kvantumalgoritmusok képesek gyorsan megtalálni a legjobb megoldást ott, ahol más eszközök csődöt mondanak.
A kvantumszámítás előnyei a genomikában
A csapat már több genomikai feladatot is megoldott valós kvantumhardveren. Adatkódolással vitték át a DNS-szekvenciákat kvantumra, sőt, lefuttatták a szekvencia-összerendezést, referenciagenomokhoz illesztést, pangenom-összeállítást, valamint evolúciós kapcsolatok feltérképezését is. A HDV mint választott tesztalany tökéletes volt kis – mintegy 1700 nukleotid hosszú –, ámde komplex, gyorsan mutálódó genomja miatt. Épp összetettsége és klinikai jelentősége miatt alkalmas a kvantumszámítógépes tesztelésre.
Kvantumtechnológia a biológia határán
A pangenomok — sok egyed genetikai információjának összegyűjtése — példái annak, ahol a kvantumszámítás előnyei szembetűnőek. Minél több genomot vizsgálunk, a változatosság és az összehasonlítás komplexitása ugrásszerűen nő, amellyel a hagyományos számítógépek gyorsan nem bírnak el. A kvantumgépek képesek egyszerre több genetikai mintázatot is kezelni, így egyes nagyléptékű keresések és elemzések jelentősen felgyorsulhatnak.
Ebből adódóan a jövőben sokkal gyorsabb lehet a fertőző betegségek nyomon követése vagy a ritka genetikai rendellenességek felismerése. Bár az áttörés már most elképesztő, a valódi alkalmazásig még évek telhetnek el. A kutatók hosszú távú célja, hogy minden kutató hozzáférhessen ehhez a szolgáltatáshoz, és eldönthesse, a klasszikus vagy a kvantumútvonalat választja-e informatikai kihívásainak megoldásához.
