論文の概要: On Quantum Random Walks in Biomolecular Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06514v1
• Date: Fri, 06 Jun 2025 20:25:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:10.304455
• Title: On Quantum Random Walks in Biomolecular Networks
• Title（参考訳）: 生体分子ネットワークにおける量子ランダムウォークについて
• Authors: Viacheslav Dubovitskii, Aritra Bose, Filippo Utro, Laxmi Pardia,
• Abstract要約: 生体分子ネットワークは、生物学的システムの組織に関する貴重な洞察を提供する。 これらのネットワークは、細胞機能、疾患のメカニズム、治療標的の同定を理解するための鍵となる。 生体分子ネットワーク解析のための量子ランダムウォーク(QRW)の可能性を探る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Biomolecular networks, such as protein-protein interactions, gene-gene associations, and cell-cell interactions, offer valuable insights into the complex organization of biological systems. These networks are key to understanding cellular functions, disease mechanisms, and identifying therapeutic targets. However, their analysis is challenged by the high dimensionality, heterogeneity, and sparsity of multi-omics data. Random walk algorithms are widely used to propagate information through disease modules, helping to identify disease-associated genes and uncover relevant biological pathways. In this work, we investigate the limitations of classical random walks and explore the potential of quantum random walks (QRWs) for biomolecular network analysis. We evaluate QRWs in two network-based applications. First, in a gene-gene interaction network associated with asthma, autism, and schizophrenia, QRWs more accurately rank disease-associated genes compared to classical methods. Second, in a structured multi-partite cell-cell interaction network derived from mouse brown adipose tissue, QRWs identify key driver genes in malignant cells that are overlooked by classical random walks. Our findings suggest that quantum random walks offer a promising alternative to classical approaches, with improved sensitivity to network structure and better performance in identifying biologically relevant features. This highlights their potential in advancing network medicine and systems biology.
• Abstract（参考訳）: タンパク質-タンパク質相互作用、遺伝子-遺伝子関連、細胞-細胞相互作用などの生体分子ネットワークは、生物学的システムの複雑な構造に関する貴重な洞察を提供する。 これらのネットワークは、細胞機能、疾患のメカニズム、治療標的の同定を理解するための鍵となる。 しかし、それらの分析は、マルチオミクスデータの高次元性、不均一性、および空間性によって挑戦されている。 ランダムウォークアルゴリズムは、病気のモジュールを通じて情報を伝達し、疾患に関連する遺伝子を特定し、関連する生物学的経路を明らかにするのに役立つ。 本研究では,古典的ランダムウォークの限界を調査し,生体分子ネットワーク解析のための量子ランダムウォーク(QRW)の可能性を探る。 QRWを2つのネットワークベースアプリケーションで評価する。 まず、喘息、自閉症、統合失調症に関連する遺伝子-遺伝子相互作用ネットワークにおいて、QRWは古典的な方法と比較して疾患関連遺伝子をより正確にランク付けする。 第二に、マウス褐色脂肪組織由来の多粒子細胞間相互作用ネットワークにおいて、QRWは古典的なランダムウォークによって見過ごされる悪性細胞のキードライバー遺伝子を同定する。 この結果から, 量子ランダムウォークは, ネットワーク構造に対する感度の向上, 生物学的特徴の同定性能の向上など, 古典的アプローチの代替として有望なものであることが示唆された。 これは、ネットワーク医学とシステム生物学の進歩の可能性を浮き彫りにしている。

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