論文の概要: Multi-Omic and Quantum Machine Learning Integration for Lung Subtypes Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02085v1
• Date: Wed, 2 Oct 2024 23:16:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 08:55:37.101607
• Title: Multi-Omic and Quantum Machine Learning Integration for Lung Subtypes Classification
• Title（参考訳）: 肺サブタイプ分類のための多眼・量子機械学習統合
• Authors: Mandeep Kaur Saggi, Amandeep Singh Bhatia, Mensah Isaiah, Humaira Gowher, Sabre Kais,
• Abstract要約: 量子コンピューティングと機械学習の融合は、マルチオミクスデータセット内の複雑なパターンを解き放つことを約束している。 我々は,バイオマーカー発見の可能性を秘めたLUADデータセットとLUSCデータセットの最適な識別方法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum Machine Learning (QML) is a red-hot field that brings novel discoveries and exciting opportunities to resolve, speed up, or refine the analysis of a wide range of computational problems. In the realm of biomedical research and personalized medicine, the significance of multi-omics integration lies in its ability to provide a thorough and holistic comprehension of complex biological systems. This technology links fundamental research to clinical practice. The insights gained from integrated omics data can be translated into clinical tools for diagnosis, prognosis, and treatment planning. The fusion of quantum computing and machine learning holds promise for unraveling complex patterns within multi-omics datasets, providing unprecedented insights into the molecular landscape of lung cancer. Due to the heterogeneity, complexity, and high dimensionality of multi-omic cancer data, characterized by the vast number of features (such as gene expression, micro-RNA, and DNA methylation) relative to the limited number of lung cancer patient samples, our prime motivation for this paper is the integration of multi-omic data, unique feature selection, and diagnostic classification of lung subtypes: lung squamous cell carcinoma (LUSC-I) and lung adenocarcinoma (LUAD-II) using quantum machine learning. We developed a method for finding the best differentiating features between LUAD and LUSC datasets, which has the potential for biomarker discovery.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習(Quantum Machine Learning, QML)は、新しい発見とエキサイティングな機会をもたらし、幅広い計算問題の解決、スピードアップ、分析を洗練するレッドホットな分野である。 バイオメディカル・リサーチとパーソナライズド・メディカル・メディカルの領域において、マルチオミクスの統合の意義は、複雑な生物学的システムの包括的で包括的な理解を提供する能力にある。 この技術は基礎研究と臨床実践を結びつける。 統合オミクスデータから得られた知見は、診断、予後、治療計画のための臨床ツールに変換することができる。 量子コンピューティングと機械学習の融合は、マルチオミクスデータセット内の複雑なパターンを解き放つことを約束している。 本論文の主な動機は, 肺扁平上皮癌 (LUSC-I) と肺腺癌 (LUAD-II) と肺扁平上皮癌 (LUSC-I) の鑑別, 肺腺癌 (LUAD-II) の統合である。 我々は,バイオマーカー発見の可能性を秘めたLUADデータセットとLUSCデータセットの最適な識別方法を開発した。

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