論文の概要: Quantum-Enhanced Classification of Brain Tumors Using DNA Microarray Gene Expression Profiles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02033v1
• Date: Sun, 04 May 2025 08:43:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.391154
• Title: Quantum-Enhanced Classification of Brain Tumors Using DNA Microarray Gene Expression Profiles
• Title（参考訳）: DNAマイクロアレイ遺伝子発現プロファイルを用いた脳腫瘍の定量化
• Authors: Emine Akpinar, Batuhan Hangun, Murat Oduncuoglu, Oguz Altun, Onder Eyecioglu, Zeynel Yalcin,
• Abstract要約: 変分量子法に基づく「ディープVQC」と呼ばれる新しいモデルを提案する。 このモデルは、4種類の脳腫瘍-上皮腫、グリオ芽腫、髄芽腫、および肥厚性アストロサイトーマ-アロンサイド健康サンプルの分類に成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: DNA microarray technology enables the simultaneous measurement of expression levels of thousands of genes, thereby facilitating the understanding of the molecular mechanisms underlying complex diseases such as brain tumors and the identification of diagnostic genetic signatures. To derive meaningful biological insights from the high-dimensional and complex gene features obtained through this technology and to analyze gene properties in detail, classical AI-based approaches such as machine learning and deep learning are widely employed. However, these methods face various limitations in managing high-dimensional vector spaces and modeling the intricate relationships among genes. In particular, challenges such as hyperparameter tuning, computational costs, and high processing power requirements can hinder their efficiency. To overcome these limitations, quantum computing and quantum AI approaches are gaining increasing attention. Leveraging quantum properties such as superposition and entanglement, quantum methods enable more efficient parallel processing of high-dimensional data and offer faster and more effective solutions to problems that are computationally demanding for classical methods. In this study, a novel model called "Deep VQC" is proposed, based on the Variational Quantum Classifier approach. Developed using microarray data containing 54,676 gene features, the model successfully classified four different types of brain tumors-ependymoma, glioblastoma, medulloblastoma, and pilocytic astrocytoma-alongside healthy samples with high accuracy. Furthermore, compared to classical ML algorithms, our model demonstrated either superior or comparable classification performance. These results highlight the potential of quantum AI methods as an effective and promising approach for the analysis and classification of complex structures such as brain tumors based on gene expression features.
• Abstract（参考訳）: DNAマイクロアレイ技術は、数千の遺伝子の発現レベルの同時測定を可能にし、脳腫瘍などの複雑な疾患の基盤となる分子機構の理解と、診断された遺伝子シグネチャの同定を容易にする。 本技術により得られた高次元・複雑な遺伝子特徴から有意義な生物学的洞察を導き、遺伝子特性を詳細に解析するために、機械学習やディープラーニングといった古典的なAIベースのアプローチが広く採用されている。 しかし、これらの手法は高次元ベクトル空間を管理し、遺伝子間の複雑な関係をモデル化する様々な制限に直面している。 特に、ハイパーパラメータチューニング、計算コスト、高処理能力要求といった課題は効率を損なう可能性がある。 これらの制限を克服するために、量子コンピューティングと量子AIアプローチが注目されている。 重ね合わせや絡み合わせのような量子特性を活用して、量子法は高次元データのより効率的な並列処理を可能にし、古典的な方法に計算的に要求される問題に対するより高速で効率的な解決策を提供する。 本研究では,変分量子分類法に基づく「ディープVQC」と呼ばれる新しいモデルを提案する。 54,676遺伝子の特徴を含むマイクロアレイデータを用いて、このモデルは、高い精度で4種類の脳腫瘍-上皮腫、グリオ芽腫、髄芽細胞腫、および肥厚性アストロサイトーマ-ロンサイド健康サンプルを分類した。 さらに,従来のMLアルゴリズムと比較して,モデルが優れているか同等の分類性能を示した。 これらの結果は、遺伝子発現の特徴に基づく脳腫瘍などの複雑な構造の解析と分類のための効果的で有望なアプローチとして、量子AI手法の可能性を強調している。

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