Uma colaboração pioneira foi estabelecida para focar no uso da computação quântica para aprimorar a genômica. A equipe desenvolverá algoritmos para acelerar a análise de conjuntos de dados pangenômicos, o que poderá revolucionar a medicina personalizada e o gerenciamento de patógenos. Crédito: SciTechDaily.com
Um novo projeto une especialistas líderes mundiais em
Computação quântica e genômica para desenvolver novos métodos e algoritmos para processar dados biológicos.
Os pesquisadores pretendem aproveitar a computação quântica para acelerar a genômica, melhorando nossa compreensão
DNA e impulsionando avanços na medicina personalizada
Foi formada uma nova colaboração, unindo uma equipe interdisciplinar líder mundial com habilidades em computação quântica, genômica e algoritmos avançados. O objetivo deles é enfrentar um dos problemas computacionais mais desafiadores da ciência genômica: construir, aumentar e analisar conjuntos de dados pangenômicos para grandes amostras populacionais. Seu projeto está na fronteira da pesquisa tanto na ciência biomédica quanto na computação quântica.
O projeto, que envolve pesquisadores do Universidade de Cambridgeo Instituto Wellcome Sangere EMBL Instituto Europeu de Bioinformática (EMBL-EBI)recebeu até US$ 3,5 milhões para explorar o potencial da computação quântica para melhorias na saúde humana.
A equipe pretende desenvolver algoritmos de computação quântica com potencial para acelerar a produção e análise de pangenomas – novas representações de sequências de DNA que capturam a diversidade populacional. Seus métodos serão projetados para funcionar em computadores quânticos emergentes. O projeto é um dos 12 selecionados mundialmente para o Programa de Desafio Apoiado Wellcome Leap Quantum for Bio (Q4Bio).
Avanços na Genômica
Desde o sequenciamento inicial do genoma humano há mais de duas décadas, a genômica revolucionou a ciência e a medicina. Menos de um por cento dos 6,4 mil milhões de letras do código do ADN diferem de um ser humano para outro, mas são essas diferenças genéticas que tornam cada um de nós único. Nosso código genético pode fornecer informações sobre nossa saúde, ajudar a diagnosticar doenças ou orientar tratamentos médicos.
No entanto, a sequência do genoma humano de referência, com a qual o DNA humano sequenciado posteriormente é comparado, é baseada em dados de apenas algumas pessoas e não representa a diversidade humana. Os cientistas têm trabalhado para resolver este problema há mais de uma década e, em 2023, o primeira referência ao pangenoma humano foi produzido. Um pangenoma é uma coleção de muitas sequências genômicas diferentes que capturam a diversidade genética de uma população. Pangenomas poderiam potencialmente ser produzidos para todos
Computação Quântica em Genômica
A pangenômica, um novo domínio da ciência, exige altos níveis de poder computacional. Embora a estrutura do genoma de referência humano existente seja linear, os dados do pangenoma podem ser representados e analisados como uma rede, chamada gráfico de sequência, que armazena a estrutura compartilhada das relações genéticas entre muitos genomas. Comparar genomas individuais subsequentes com o pangenoma envolve mapear uma rota para suas sequências através do gráfico.
Neste novo projeto, a equipe pretende desenvolver abordagens de computação quântica com potencial para acelerar os principais processos de mapeamento de dados para nós gráficos e encontrar boas rotas através do gráfico.
As tecnologias quânticas estão preparadas para revolucionar a computação de alto desempenho. A computação clássica armazena informações como bits, que são binários – 0 ou 1. No entanto, um computador quântico trabalha com partículas que podem estar em superposição de diferentes estados simultaneamente. Em vez de bits, as informações em um computador quântico são representadas por qubits (bits quânticos), que podem assumir o valor 0 ou 1, ou estar em um estado de superposição entre 0 e 1. Ele aproveita a mecânica quântica para permitir soluções para problemas que não são práticos de resolver usando computadores clássicos.
Desafios e Perspectivas Futuras
No entanto, o atual hardware de computador quântico é inerentemente sensível ao ruído e à decoerência, pelo que aumentá-lo apresenta um imenso desafio tecnológico. Embora tenham havido experiências e demonstrações emocionantes de prova de conceito, os computadores quânticos de hoje permanecem limitados em tamanho e poder computacional, o que restringe sua aplicação prática. Mas espera-se que avanços significativos em hardware quântico surjam nos próximos três a cinco anos.
O Wellcome Leap Q4Bio Challenge é baseado na premissa de que os primeiros dias de qualquer novo método computacional avançarão e se beneficiarão mais do codesenvolvimento de aplicativos, software e hardware – permitindo otimizações com sistemas iniciais ainda não generalizáveis.
Com base em métodos de genómica computacional de última geração, a equipa irá desenvolver, simular e depois implementar novos algoritmos quânticos, utilizando dados reais. Os algoritmos e métodos serão testados e refinados inicialmente em poderosos ambientes de computação de alto desempenho (HPC) existentes, que serão usados como simulações do hardware de computação quântica esperado. Eles testarão algoritmos primeiro usando pequenos trechos de sequência de DNA, trabalhando até o processamento de sequências genômicas relativamente pequenas, como o SARS-CoV-2, antes de passar para o genoma humano, muito maior.
Perspectivas da equipe
Sergii Strelchuk, investigador principal do projeto do Departamento de Matemática Aplicada e Física Teórica da Universidade de Cambridge, disse: “A estrutura de muitos problemas desafiadores em genômica computacional e pangenômica em particular os torna candidatos adequados para acelerações prometidas pela computação quântica. . Estamos em uma jornada emocionante para desenvolver e implantar algoritmos quânticos adaptados a dados genômicos para obter novos insights, que são inatingíveis usando algoritmos clássicos.”
David Holland, administrador principal de sistemas do Wellcome Sanger Institute, que está trabalhando para criar o ambiente de computação de alto desempenho para simular um computador quântico, disse: “Apenas arranhamos a superfície da computação quântica e da pangenômica. Portanto, unir esses dois mundos é incrivelmente emocionante. Não sabemos exatamente o que está por vir, mas vemos grandes oportunidades para novos avanços importantes. Estamos fazendo coisas hoje que esperamos que tornem o amanhã melhor.”
David Yuan, líder de projeto da EMBL-EBI, disse: “Por um lado, estamos começando do zero porque ainda nem sabemos como representar um pangenoma em um ambiente de computação quântica. Se você comparar com os primeiros pousos na Lua, este projeto equivale a projetar um foguete e treinar os astronautas. Por outro lado, temos bases sólidas, baseadas em décadas de dados genômicos sistematicamente anotados, gerados por pesquisadores de todo o mundo e disponibilizados pelo EMBL-EBI. O facto de estarmos a utilizar este conhecimento para desenvolver a próxima geração de ferramentas para as ciências da vida é uma prova da importância dos dados abertos e da ciência colaborativa.”
Os benefícios potenciais deste trabalho são enormes. A comparação de um genoma humano específico com o pangenoma humano – em vez do genoma humano de referência existente – fornece melhores insights sobre sua composição única. Isto será importante para impulsionar a medicina personalizada. Abordagens semelhantes para genomas bacterianos e virais apoiarão o rastreamento e a gestão de surtos de patógenos.
Este projeto é financiado pelo Programa de Desafio Apoiado Wellcome Leap Quantum for Bio (Q4Bio).
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