Fugu-MT 論文翻訳(概要): Biomarker Discovery with Quantum Neural Networks: A Case-study in CTLA4-Activation Pathways

論文の概要: Biomarker Discovery with Quantum Neural Networks: A Case-study in CTLA4-Activation Pathways

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01745v2
Date: Mon, 12 Feb 2024 16:34:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-14 00:53:57.849760
Title: Biomarker Discovery with Quantum Neural Networks: A Case-study in CTLA4-Activation Pathways
Title（参考訳）: 量子ニューラルネットワークによるバイオマーカー発見:CTLA4活性化経路のケーススタディ
Authors: Nam Nguyen
Abstract要約: バイオマーカーの発見は、膨大な検索スペースのために難しい課題だ。入力活性化経路のバイオマーカーを発見するために,量子ニューラルネットワーク(QNN)アーキテクチャを提案する。提案手法は,制約のあるハードウェア上でニューラル・ソリューションを配信できるため,経済的である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3838477077773925
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Biomarker discovery is a challenging task due to the massive search space. Quantum computing and quantum Artificial Intelligence (quantum AI) can be used to address the computational problem of biomarker discovery tasks. We propose a Quantum Neural Networks (QNNs) architecture to discover biomarkers for input activation pathways. The Maximum Relevance, Minimum Redundancy (mRMR) criteria is used to score biomarker candidate sets. Our proposed model is economical since the neural solution can be delivered on constrained hardware. We demonstrate the proof of concept on four activation pathways associated with CTLA4, including (1) CTLA4-activation stand-alone, (2) CTLA4-CD8A-CD8B co-activation, (3) CTLA4-CD2 co-activation, and (4) CTLA4-CD2-CD48-CD53-CD58-CD84 co-activation. The model indicates new biomarkers associated with the mutational activation of CLTA4-associated pathways, including 20 genes: CLIC4, CPE, ETS2, FAM107A, GPR116, HYOU1, LCN2, MACF1, MT1G, NAPA, NDUFS5, PAK1, PFN1, PGAP3, PPM1G, PSMD8, RNF213, SLC25A3, UBA1, and WLS. We open source the implementation at: https://github.com/namnguyen0510/Biomarker-Discovery-with-Quantum-Neural-Networks.
Abstract（参考訳）: バイオマーカーの発見は、膨大な検索スペースのために難しい課題だ。量子コンピューティングと量子人工知能(量子AI)は、バイオマーカー発見タスクの計算問題に対処するために用いられる。入力活性化経路のバイオマーカーを発見するために,量子ニューラルネットワーク(QNN)アーキテクチャを提案する。バイオマーカー候補集合の最大関連性, 最小冗長性 (mRMR) 基準を用いる。提案モデルは,制約されたハードウェア上でニューラルネットワークを配信できるため,経済性が高い。我々は, (1) CTLA4-activation stand-alone, (2) CTLA4-CD8A-CD8B co-activation, (3) CTLA4-CD2 co-activation, (4) CTLA4-CD2-CD48-CD58-CD84 co-activationを含む, CTLA4の4つの活性化経路に関する概念実証を行った。 CLIC4, CPE, ETS2, FAM107A, GPR116, HYOU1, LCN2, MACF1, MT1G, NAPA, NDUFS5, PAK1, PFN1, PGAP3, PPM1G, PSMD8, RNF213, SLC25A3, UBA1, WLSを含むCLTA4関連経路の突然変異活性化に関与する新規なバイオマーカーを示す。 https://github.com/namnguyen0510/Biomarker-Discovery-with-Quantum-Neural-Networks。

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