多组学与量子机器学习融合技术在肺癌亚型分类中的创新应用

本研究针对肺癌诊断中多组学数据整合的高维度、小样本及噪声干扰等挑战，创新性地提出量子机器学习(QML)框架MQML-LungSC。通过量子神经网络(QNN)整合TCGA的基因组、表观组和转录组数据，实现了肺腺癌(LUAD)与肺鳞癌(LUSC)的高精度分类（测试准确率0.90），其256维特征编码方案较经典方法显著提升效率，为癌症早期诊断和个性化治疗提供了量子计算新范式。

　　

肺癌作为全球癌症相关死亡的首要原因之一，其亚型肺腺癌(LUAD)和肺鳞癌(LUSC)的精准分类对治疗策略制定至关重要。然而，传统方法面临高维度组学数据整合困难、样本量不足及"黑箱"模型解释性差等瓶颈。量子计算技术的兴起为破解这些难题提供了新思路——量子叠加(Superposition)和纠缠(Entanglement)特性可并行处理海量数据，量子神经网络(QNN)更能在低参数条件下实现高效学习。

美国普渡大学的研究团队在《Future Generation Computer Systems》发表研究，开发了多组学量子机器学习框架MQML-LungSC。该研究整合TCGA中503例LUAD和412例LUSC的DNA甲基化、RNA-seq和miRNA-seq数据，通过经典机器学习筛选85-86个关键特征后，采用QNN进行32/64/256维量子编码。结果显示，256维QNN模型以仅0.3M参数实现0.95训练准确率和0.90测试准确率，性能超越经典CNN且架构更精简。研究同时鉴定出包括EGFR、KRAS等在内的关键差异基因，为亚型特异性治疗靶点开发奠定基础。

关键技术包括：1) 基于t检验和LASSO的多组学特征筛选；2) 量子振幅编码(Amplitude Encoding)实现对数级特征压缩；3) 混合量子-经典(Hybrid Quantum-Classical)架构设计；4) SHAP解释性分析识别驱动基因。

Material and methods
研究采用TCGA中LUAD和LUSC的三组学数据，通过p值筛选和互信息法分别提取85-86个关键特征，构建包含量子旋转门(RY)和纠缠层(CNOT)的QNN-64模型，其参数效率较经典模型提升8倍。

Results and performance
QNN-256在256特征维度下达到最高F1值0.89，量子核方法(QKM)在希尔伯特空间映射中显示出非线性模式识别优势。热图分析揭示CDKN2A、TP53等基因在亚型间显著差异表达。

Conclusion
该研究首次验证了量子计算在肺癌多组学整合中的可行性，其架构轻量化特性尤其适合医疗场景。未来通过NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)设备优化，可进一步推动量子生物标志物发现和个性化治疗决策系统的临床转化。

研究由Mandeep Kaur Saggi等学者完成，获美国能源部(DE-SC0019215)资助，为量子医疗(Quantum Oncology)领域提供了重要方法论突破。