Fugu-MT 論文翻訳(概要): Alz-QNet: A Quantum Regression Network for Studying Alzheimer's Gene Interactions

論文の概要: Alz-QNet: A Quantum Regression Network for Studying Alzheimer's Gene Interactions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.04743v1
Date: Wed, 06 Aug 2025 04:31:49 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-08-08 18:59:39.586833
Title: Alz-QNet: A Quantum Regression Network for Studying Alzheimer's Gene Interactions
Title（参考訳）: Alz-QNet:アルツハイマー遺伝子相互作用研究のための量子回帰ネットワーク
Authors: Debanjan Konar, Neerav Sreekumar, Richard Jiang, Vaneet Aggarwal,
Abstract要約: アルツハイマー病は多因子性疾患であり、その根底にある遺伝子と遺伝子間の相互作用を理解する必要がある。提案したQuantum Regression Network (Alz-QNet) は、最先端のQuantum Gene Regulatory Networks (QGRN) から洞察を得た先駆的なアプローチを導入している。提案されたAlz-QNetフレームワークを使用して、キー遺伝子間の相互作用(app$, $FGF14$, $YY1$, $EGR1$, $GAS7$, $AKT3$, $SREBF2$, $PLD)を探索する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 28.571441947616513
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Understanding the molecular-level mechanisms underpinning Alzheimer's disease (AD) by studying crucial genes associated with the disease remains a challenge. Alzheimer's, being a multifactorial disease, requires understanding the gene-gene interactions underlying it for theranostics and progress. In this article, a novel attempt has been made using a quantum regression to decode how some crucial genes in the AD Amyloid Beta Precursor Protein ($APP$), Sterol regulatory element binding transcription factor 14 ($FGF14$), Yin Yang 1 ($YY1$), and Phospholipase D Family Member 3 ($PLD3$) etc. become influenced by other prominent switching genes during disease progression, which may help in gene expression-based therapy for AD. Our proposed Quantum Regression Network (Alz-QNet) introduces a pioneering approach with insights from the state-of-the-art Quantum Gene Regulatory Networks (QGRN) to unravel the gene interactions involved in AD pathology, particularly within the Entorhinal Cortex (EC), where early pathological changes occur. Using the proposed Alz-QNet framework, we explore the interactions between key genes ($APP$, $FGF14$, $YY1$, $EGR1$, $GAS7$, $AKT3$, $SREBF2$, and $PLD3$) within the CE microenvironment of AD patients, studying genetic samples from the database $GSE138852$, all of which are believed to play a crucial role in the progression of AD. Our investigation uncovers intricate gene-gene interactions, shedding light on the potential regulatory mechanisms that underlie the pathogenesis of AD, which help us to find potential gene inhibitors or regulators for theranostics.
Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(AD)の分子レベルでのメカニズムを理解するには、この疾患に関連する重要な遺伝子を研究することが課題である。アルツハイマー病は多因子性疾患であり、その根底にある遺伝子と遺伝子間の相互作用を理解する必要がある。本稿では、ADアミロイドベータ前駆タンパク質(APP$)、ステロール調節因子結合転写因子14(FGF14$)、Yin Yang 1(YY1$)、ホスホリパーゼDファミリー3(PLD3$)などの重要な遺伝子が、ADの遺伝子発現に基づく遺伝子治療にどのように影響するかを量子レグレッションを用いて決定する試みを行った。提案するQuantum Regression Network (Alz-QNet) は,早期の病的変化が生じる脳神経系(EC)において,AD病理に関わる遺伝子相互作用を解明するために,最先端のQuantum Gene Regulatory Networks (QGRN) から洞察を得た先駆的アプローチを導入する。提案されたAlz-QNetフレームワークを使用して、AD患者のCEマイクロ環境の中で、主要な遺伝子間の相互作用(app$, $FGF14$, $YY1$, $EGR1$, $GAS7$, $AKT3$, $SREBF2$, $PLD3$)を探索し、データベースから得られた遺伝子サンプル($GSE138852$)を調べた。本研究は,ADの病因を規定する潜在的な制御機構に光を当て,遺伝子・遺伝子相互作用の複雑化を解明するものである。

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