論文の概要: How quantum computing can enhance biomarker discovery for multi-factorial diseases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10511v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 16:50:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:27:03.321548
• Title: How quantum computing can enhance biomarker discovery for multi-factorial diseases
• Title（参考訳）: 量子コンピューティングが多要素疾患のバイオマーカー発見をいかに促進するか
• Authors: Frederik F. Flöther, Daniel Blankenberg, Maria Demidik, Karl Jansen, Rajiv Krishnakumar, Nouamane Laanait, Laxmi Parida, Carl Saab, Filippo Utro,
• Abstract要約: 量子アルゴリズムは、特に機械学習において、バイオマーカー発見における重要な応用にマップされる。 アルゴリズムとアプリケーションに関連する機会と課題について論じる。 オープンな研究課題に関する見通しが提示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.14511217610551727
• License:
• Abstract: Biomarkers play a central role in medicine's gradual progress towards proactive, personalized precision diagnostics and interventions. However, finding biomarkers that provide very early indicators of a change in health status, particularly for multi-factorial diseases, has been challenging. Discovery of such biomarkers stands to benefit significantly from advanced information processing and means to detect complex correlations, which quantum computing offers. In this perspective paper, quantum algorithms, particularly in machine learning, are mapped to key applications in biomarker discovery. The opportunities and challenges associated with the algorithms and applications are discussed. The analysis is structured according to different data types - multi-dimensional, time series, and erroneous data - and covers key data modalities in healthcare - electronic health records (EHRs), omics, and medical images. An outlook is provided concerning open research challenges.
• Abstract（参考訳）: バイオマーカーは、予防的かつパーソナライズされた精密診断と介入に向けた医学の段階的な進歩において中心的な役割を果たす。 しかし、特に多因子性疾患において、健康状態の変化を示す非常に初期の指標となるバイオマーカーを見つけることは困難である。 このようなバイオマーカーの発見は、高度な情報処理から大きな恩恵を受け、量子コンピューティングが提供する複雑な相関を検出する手段である。 この観点から、特に機械学習における量子アルゴリズムは、バイオマーカー発見における重要な応用にマップされる。 アルゴリズムとアプリケーションに関連する機会と課題について論じる。 分析は、多次元、時系列、誤ったデータなど、さまざまなデータタイプに基づいて構成され、医療における重要なデータモダリティ、電子健康記録(EHR)、オミクス、医療画像をカバーする。 オープンな研究課題に関する見通しが提示されている。

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