論文の概要: Quantum AI for Cancer Diagnostic Biomarker Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.18621v1
• Date: Sat, 18 Apr 2026 00:17:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-22 22:41:49.366545
• Title: Quantum AI for Cancer Diagnostic Biomarker Discovery
• Title（参考訳）: がん診断バイオマーカー発見のための量子AI
• Authors: Mandeep Kaur Saggi, Amandeep Singh Bhatia, Humaira Gowher, Sabre Kais,
• Abstract要約: 肺腺癌(LUAD)および肺扁平上皮癌(LUSC)の亜型特異的バイオマーカーの同定にQMLを適用した。 第2段階は、LUAD腫瘍とLUSC腫瘍と、腫瘍と正常標本を区別できる量子分類器の開発に焦点を当てている。 その結果、QMLはバイオマーカー発見およびサブタイプ特異的癌分類に効果的でスケーラブルなアプローチを提供することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum machine learning offers a promising new paradigm for computational biology by leveraging quantum mechanical principles to enhance cancer classification, biomarker discovery, and bioinformatics diagnostics. In this study, we apply QML to identify subtype specific biomarkers for lung adenocarcinoma (LUAD) and lung squamous cell carcinoma (LUSC), the two predominant forms of non-small cell lung cancer. Our methodology involves a two-phase process: in Phase 1, differential expression analysis and methylation analysis between tumor and normal samples allows us to identify LUAD-specific and LUSC-specific genes, revealing potential prognostic biomarkers for cancer subtypes. Phase 2 focuses on developing a quantum classifier capable of distinguishing between LUAD and LUSC tumors, as well as between tumor and normal samples. This classifier not only enhances diagnostic precision but also demonstrates the quantum advantage in processing large-scale multiomic datasets. Our results consistently demonstrated that Sample3, representing the combined gene set, achieved the highest overall predictive performance in all metrics. These results demonstrate that QML provides an effective and scalable approach for biomarker discovery and subtype specific cancer classification. GO enrichment analysis highlighted the significant involvement of genes in synaptic signaling, ion channel regulation, and neuronal development. In the quantum phase, KEGG analysis further identified enrichment in cancer-associated pathways, including neurotrophin, MAPK, Ras, and PI3KAkt signaling, with key genes such as NGFR, NTRK2, and NTF3 suggesting a central role in neurotrophinmediated oncogenic processes. Our findings highlight the growing potential of quantum computing to advance precision oncology and next-generation biomedical analytics.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習は、量子力学的原理を活用して、がんの分類、バイオマーカー発見、バイオインフォマティクス診断を強化することで、計算生物学に有望な新しいパラダイムを提供する。 本研究ではQMLを用いて肺腺癌(LUAD)と肺扁平上皮癌(LUSC)の亜型特異的バイオマーカーを同定する。 腫瘍および正常標本間の差分式解析とメチル化分析により,LUAD特異的遺伝子とLUSC特異的遺伝子を同定し,癌サブタイプの予後を示す可能性が示された。 第2段階は、LUAD腫瘍とLUSC腫瘍と、腫瘍と正常標本を区別できる量子分類器の開発に焦点を当てている。 この分類器は診断精度を高めるだけでなく、大規模マルチオミクスデータセットの処理における量子的優位性を示す。 その結果,Sample3は全指標において最も高い総合的な予測性能を示した。 これらの結果は、QMLがバイオマーカー発見およびサブタイプ特異的癌分類に効果的でスケーラブルなアプローチを提供することを示している。 GOエンリッチメント分析はシナプスシグナル伝達、イオンチャネル制御、神経発生における遺伝子の重要な関与を強調した。 量子相において、KEGG分析は、ニューロトロフィン、MAPK、Ras、PI3KAktシグナリングなどのがん関連経路において、NGFR、NTRK2、NTF3といった重要な遺伝子と共に、ニューロトロフィンを介する腫瘍発生過程において中心的な役割を担っていることを示唆する。 以上の結果から,量子コンピューティングの精度向上と次世代バイオメディカル分析の可能性が示唆された。

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