論文の概要: Toward Quantum-Enabled Biomarker Discovery: An Outlook from Q4Bio

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25904v1
• Date: Tue, 30 Sep 2025 07:49:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 14:45:00.058118
• Title: Toward Quantum-Enabled Biomarker Discovery: An Outlook from Q4Bio
• Title（参考訳）: 量子化可能なバイオマーカー発見に向けて:Q4Bioの展望
• Authors: Dhirpal Shah, Mariesa Teo, Ryan A. Robinett, Sophia Madejski, Zachary Morrell, Siddhi Ramesh, Colin Campbell, Bharath Thotakura, Victory Omole, Ben Hall, Aram W. Harrow, Teague Tomesh, Alexander T. Pearson, Frederic T. Chong, Samantha J. Riesenfeld,
• Abstract要約: 本稿では,ハイブリッド量子古典アルゴリズムの共設計に関するケーススタディと今後の展望について述べる。 我々は、経験的量子優位(EQA)を、同じタスクにおける最先端の古典的手法に対する量子ハードウェアを用いた測定可能な性能向上として定義する。 ハードウェアの制約がアルゴリズムと物理デバイス機能との協調設計を必要とする現行デバイスにおける機能選択のための量子サブルーチンの実装について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.71529675212661
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a case study and forward-looking perspective on co-design for hybrid quantum-classical algorithms, centered on the goal of empirical quantum advantage (EQA), which we define as a measurable performance gain using quantum hardware over state-of-the-art classical methods on the same task. Because classical algorithms continue to improve, the EQA crossover point is a moving target; nevertheless, we argue that a persistent advantage is possible for our application class even if the crossover point shifts. Specifically, our team examines the task of biomarker discovery in precision oncology. We push the limitations of the best classical algorithms, improving them as best as we can, and then augment them with a quantum subroutine for the task where we are most likely to see performance gains. We discuss the implementation of a quantum subroutine for feature selection on current devices, where hardware constraints necessitate further co-design between algorithm and physical device capabilities. Looking ahead, we perform resource analysis to explore a plausible EQA region on near/intermediate-term hardware, considering the impacts of advances in classical and quantum computing on this regime. Finally, we outline potential clinical impact and broader applications of this hybrid pipeline beyond oncology.
• Abstract（参考訳）: 実験的な量子優位性(EQA)を目標としたハイブリッド量子古典アルゴリズムの共設計に関するケーススタディと今後の展望を,同じタスクにおける最先端の古典的手法よりも量子ハードウェアを用いて測定可能な性能向上と定義する。 古典的なアルゴリズムは改善を続けており、EQAのクロスオーバーポイントは移動目標である。しかしながら、クロスオーバーポイントがシフトしても、アプリケーションクラスに対して永続的なアドバンテージが可能である、と私たちは主張する。 具体的には,精密腫瘍学におけるバイオマーカー発見の課題について検討した。 最高の古典的アルゴリズムの限界を押し上げ、可能な限り改善し、パフォーマンス向上の可能性が最も高いタスクのために量子サブルーチンでそれらを強化します。 ハードウェアの制約がアルゴリズムと物理デバイス機能との協調設計を必要とする現行デバイスにおける機能選択のための量子サブルーチンの実装について論じる。 今後の展望として、古典的および量子コンピューティングの進歩がこの体制に与える影響を考慮し、近・中間的ハードウェア上で有望なEQA領域を探索するリソース分析を行う。 最後に,このハイブリットパイプラインの臨床的影響とより広範な応用について概説する。

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