論文の概要: Towards quantum-enabled cell-centric therapeutics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05734v2
- Date: Tue, 1 Aug 2023 14:44:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-02 22:09:36.273165
- Title: Towards quantum-enabled cell-centric therapeutics
- Title（参考訳）: 細胞中心治療の量子化に向けて
- Authors: Saugata Basu, Jannis Born, Aritra Bose, Sara Capponi, Dimitra Chalkia,
Timothy A Chan, Hakan Doga, Frederik F. Flother, Gad Getz, Mark Goldsmith,
Tanvi Gujarati, Aldo Guzman-Saenz, Dimitrios Iliopoulos, Gavin O. Jones,
Stefan Knecht, Dhiraj Madan, Sabrina Maniscalco, Nicola Mariella, Joseph A.
Morrone, Khadijeh Najafi, Pushpak Pati, Daniel Platt, Maria Anna Rapsomaniki,
Anupama Ray, Kahn Rhrissorrakrai, Omar Shehab, Ivano Tavernelli, Meltem
Tolunay, Filippo Utro, Stefan Woerner, Sergiy Zhuk, Jeannette M. Garcia, and
Laxmi Parida
- Abstract要約: 本稿では,HCLS研究における量子計算の利用によって期待される変化について論じる。
細胞工学、組織モデリング、摂動モデリング、バイオトポロジーにおけるオープンな問題を特定し、精巧に解決する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3677262918873745
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, there has been tremendous progress in the development of
quantum computing hardware, algorithms and services leading to the expectation
that in the near future quantum computers will be capable of performing
simulations for natural science applications, operations research, and machine
learning at scales mostly inaccessible to classical computers. Whereas the
impact of quantum computing has already started to be recognized in fields such
as cryptanalysis, natural science simulations, and optimization among others,
very little is known about the full potential of quantum computing simulations
and machine learning in the realm of healthcare and life science (HCLS).
Herein, we discuss the transformational changes we expect from the use of
quantum computation for HCLS research, more specifically in the field of
cell-centric therapeutics. Moreover, we identify and elaborate open problems in
cell engineering, tissue modeling, perturbation modeling, and bio-topology
while discussing candidate quantum algorithms for research on these topics and
their potential advantages over classical computational approaches.
- Abstract（参考訳）: 近年、量子コンピュータのハードウェア、アルゴリズム、サービスの開発は著しく進展しており、近い将来、量子コンピュータは自然科学の応用、運用研究、機械学習のシミュレーションを、主に古典的コンピュータにはアクセスできない規模で実行できるようになると期待されている。
量子コンピューティングの影響は既に、暗号解析、自然科学シミュレーション、最適化などの分野で認識され始めているが、医療と生命科学(HCLS)の領域における量子コンピューティングシミュレーションと機械学習のポテンシャルについてはほとんど知られていない。
本稿では、HCLS研究、特に細胞中心療法の分野における量子計算の利用から期待される変化について論じる。
さらに, 細胞工学, 組織モデリング, 摂動モデリング, バイオトポロジーにおけるオープンな問題を特定し, 研究のための量子アルゴリズムの候補と, 古典的な計算手法に対する潜在的な優位性を議論する。
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