論文の概要: Exploring the use of quantum computing for facilitating spatially and temporally resolved models of a biological cell
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.27571v1
- Date: Thu, 30 Jul 2026 01:24:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-31 21:37:00.359751
- Title: Exploring the use of quantum computing for facilitating spatially and temporally resolved models of a biological cell
- Title（参考訳）: 量子コンピューティングを用いた生体細胞の空間的および時間的解決モデルの構築
- Abstract要約: 代表的な生物学的問題に対する古典的アルゴリズムと量子的アルゴリズムを比較した複雑性解析を行う。
我々は、短期的な探索とフォールトトレラントな量子アーキテクチャの両方を活用するために設計されたアルゴリズム開発を強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Whole-cell simulation, modeling all of a cell's functional systems over its life cycle, is an outstanding challenge in computational biology. Even the simplest living cell contains thousands of interacting proteins and metabolites (on the order of trillions of atoms) whose full functional dynamics spans roughly five orders of magnitude in space (nm to $μ$m) and nearly nineteen in time (fs to hours). Further, many of the governing physical and chemical properties remain incompletely characterized. Simulating such complex systems at fully atomistic resolution over a full cell cycle is computationally intractable on classical architectures, raising a central question: Can quantum computing offer a viable path to whole-cell simulations that integrate molecular- and systems-level complexity? This Perspective examines the potential of quantum computing across three hierarchical scales: atomistic-molecular modeling, metabolic and regulatory networks, and whole-cell spatial modeling. We present a complexity analysis comparing classical and quantum algorithms for representative biological problems, identifying regimes of substantial theoretical speedup under specified algorithmic assumptions. We highlight algorithmic developments designed to leverage both near-term exploratory and fault-tolerant quantum architectures, and discuss practical bottlenecks: data encoding overhead, system conditioning, measurement constraints, and hybrid quantum-HPC integration. Together, these results outline a roadmap for quantum-accelerated whole-cell modeling and the biological insights such multiscale frameworks may eventually enable.
- Abstract（参考訳）: 全細胞シミュレーション(英: Whole-cell Simulation)は、細胞のすべての機能系をライフサイクルを通じてモデル化するシミュレーションであり、計算生物学において顕著な課題である。
最も単純な生きた細胞でさえ、何千もの相互作用するタンパク質や代謝物(原子の次数)を含み、その完全な機能的ダイナミクスは、約5桁の空間(nmから$μ$m)と19桁近い時間(fから時間)にまたがる。
さらに、物理および化学的性質の管理の多くは、まだ不完全な特徴を残している。
量子コンピューティングは、分子レベルとシステムレベルの複雑さを統合する、全セルシミュレーションへの実行可能なパスを提供することができるだろうか?
このパースペクティブは、原子-分子モデリング、メタボリックおよび規制ネットワーク、全セル空間モデリングという3つの階層スケールにわたる量子コンピューティングの可能性について考察する。
本稿では, 古典的, 量子的アルゴリズムを, 代表的な生物学的問題に対して比較した複雑性解析を行い, 特定のアルゴリズムの仮定の下で, 理論上の実質的なスピードアップの条件を同定する。
我々は、短期的な探索的およびフォールトトレラントな量子アーキテクチャの両方を活用するように設計されたアルゴリズム開発を強調し、データエンコーディングオーバーヘッド、システムコンディショニング、測定制約、ハイブリッド量子-HPC統合といった現実的なボトルネックについて議論する。
これらの結果は、量子加速セルモデリングのロードマップと、そのようなマルチスケールフレームワークが最終的に実現できるかもしれない生物学的洞察をまとめている。
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