שיתוף פעולה חלוצי הוקם כדי להתמקד בשימוש במחשוב קוונטי לשיפור הגנומיקה. הצוות יפתח אלגוריתמים כדי להאיץ את הניתוח של מערכי נתונים פנגנומיים, שיכולים לחולל מהפכה ברפואה אישית וניהול פתוגנים. קרדיט: twoday.co.il.com
פרויקט חדש מאגד מומחים מובילים בעולם בתחום מחשוב קוונטי וגנומיקה לפיתוח שיטות ואלגוריתמים חדשים לעיבוד נתונים ביולוגיים.
חוקרים שואפים לרתום את המחשוב הקוונטי כדי להאיץ את הגנומיה, ולשפר את ההבנה שלנו לגבי DNA והנעת התקדמות ברפואה מותאמת אישית
נוצר שיתוף פעולה חדש, המאחד צוות בינתחומי מוביל בעולם עם מיומנויות במחשוב קוונטי, גנומיקה ואלגוריתמים מתקדמים. הם שואפים להתמודד עם אחת הבעיות החישוביות המאתגרות ביותר במדע הגנומי: בנייה, הגדלה וניתוח של מערכי נתונים פנגנומיים עבור דגימות אוכלוסייה גדולות. הפרויקט שלהם נמצא בחזית המחקר הן במדע הביו-רפואי והן במחשוב קוונטי.
הפרויקט, הכולל חוקרים מאוניברסיטת קיימברידג', מכון Wellcome Sanger והמכון האירופי לביואינפורמטיקה של EMBL (EMBL-EBI), זכה בסכום של עד 3.5 מיליון דולר כדי לחקור את הפוטנציאל של מחשוב קוונטי לשיפורים בבריאות האדם.
הצוות שואף לפתח אלגוריתמי מחשוב קוונטי עם פוטנציאל להאיץ את הייצור והניתוח של פנגנומים – ייצוגים חדשים של רצפי DNA הלוכדים את מגוון האוכלוסייה. השיטות שלהם יתוכננו לרוץ על מחשבים קוונטיים מתפתחים. הפרויקט הוא אחד מ-12 שנבחרו ברחבי העולם לתוכנית האתגרים הנתמכים של Wellcome Leap Quantum for Bio (Q4Bio).
התקדמות בגנומיקה
מאז הרצף הראשוני של הגנום האנושי לפני למעלה משני עשורים, הגנומיקה חוללה מהפכה במדע וברפואה. פחות מאחוז אחד מ-6.4 מיליארד אותיות קוד ה-DNA שונים מאדם לאדם, אבל ההבדלים הגנטיים האלה הם מה שמייחד כל אחד מאיתנו. הקוד הגנטי שלנו יכול לספק תובנות לגבי הבריאות שלנו, לסייע באבחון מחלות או להנחות טיפולים רפואיים.
עם זאת, רצף הגנום האנושי הייחוס, שאליו מושווה רוב ה-DNA האנושי המרוצף לאחר מכן, מבוסס על נתונים מאנשים בודדים בלבד, ואינו מייצג את המגוון האנושי. מדענים עבדו כדי לטפל בבעיה זו במשך יותר מעשור, ובשנת 2023 הופקה ההתייחסות לפגננום האנושי הראשון. פנגנום הוא אוסף של רצפי גנום רבים ושונים הלוכדים את המגוון הגנטי באוכלוסייה. ניתן לייצר פנגנומים עבור כולם מִיןכולל פתוגנים כגון SARS-CoV-2.
מחשוב קוונטי בגנומיקה
Pangenomics, תחום חדש של המדע, דורש רמות גבוהות של כוח חישוב. בעוד שמבנה גנום ההתייחסות האנושי הוא ליניארי, ניתן לייצג ולנתח את נתוני הפנגנום כרשת, הנקראת גרף רצף, המאחסן את המבנה המשותף של קשרים גנטיים בין גנומים רבים. השוואת גנומים בודדים שלאחר מכן לפנגנום כוללת מיפוי מסלול לרצפים שלהם דרך הגרף.
בפרויקט החדש הזה, הצוות שואף לפתח גישות מחשוב קוונטי עם פוטנציאל להאיץ הן את תהליכי המפתח של מיפוי נתונים לצמתים גרפים, והן מציאת מסלולים טובים דרך הגרף.
טכנולוגיות קוונטיות מוכנות לחולל מהפכה במחשוב בעל ביצועים גבוהים. המחשוב הקלאסי מאחסן מידע כסיביות, שהן בינאריות – או 0 או 1. עם זאת, מחשב קוונטי עובד עם חלקיקים שיכולים להיות בסופרפוזיציה של מצבים שונים בו-זמנית. במקום ביטים, מידע במחשב קוונטי מיוצג על ידי קיוביטים (סיביות קוונטיות), שיכולות לקבל את הערך 0, או 1, או להיות במצב סופרפוזיציה בין 0 ל-1. הוא מנצל את מכניקת הקוונטים כדי לאפשר פתרונות ל בעיות שלא מעשיות לפתרון באמצעות מחשבים קלאסיים.
אתגרים וצפי עתיד
עם זאת, חומרת המחשב הקוונטית הנוכחית רגישה מטבעה לרעש וחוסר קוהרנטיות, כך שהגדלתה מהווה אתגר טכנולוגי עצום. אמנם היו הוכחות מרגשות לניסויים והדגמות קונספטים, אבל המחשבים הקוונטים של היום נותרו מוגבלים בגודלם ובכוח החישוב, מה שמגביל את היישום המעשי שלהם. אבל התקדמות חומרה קוונטית משמעותית צפויה להופיע בשלוש עד חמש השנים הקרובות.
אתגר ה-Welcome Leap Q4Bio מבוסס על ההנחה שהימים הראשונים של כל שיטה חישובית חדשה יתקדם ויפיקו תועלת רבה מהפיתוח המשותף של יישומים, תוכנה וחומרה – מה שמאפשר אופטימיזציות עם מערכות מוקדמות שטרם ניתנות להכללה.
בהתבסס על שיטות גנומיקה חישובית מתקדמות, הצוות יפתח, ידמה ולאחר מכן יישם אלגוריתמים קוונטיים חדשים, תוך שימוש בנתונים אמיתיים. האלגוריתמים והשיטות ייבחנו וישודקו בסביבות קיימות וחזקות High Performance Compute (HPC) בתחילה, אשר ישמשו כסימולציות של חומרת המחשוב הקוונטי הצפויה. הם יבדקו אלגוריתמים תחילה באמצעות קטעים קטנים של רצף DNA, ויעבדו עד לעיבוד רצפי גנום קטנים יחסית כמו SARS-CoV-2, לפני שיעברו לגנום האנושי הגדול בהרבה.
נקודות מבט מהצוות
ד"ר סרגיי סטרלצ'וק, חוקר ראשי של הפרויקט מהמחלקה למתמטיקה שימושית ופיזיקה תיאורטית, אוניברסיטת קיימברידג', אמר: "המבנה של בעיות מאתגרות רבות בגנומיקה חישובית ופנגנומיקה בפרט הופכים אותן למועמדים מתאימים להאצות שהובטחו על ידי המחשוב הקוונטי. . אנחנו במסע מרגש לפיתוח ופריסה של אלגוריתמים קוונטיים המותאמים לנתונים גנומיים כדי להשיג תובנות חדשות, שאינן ניתנות להשגה באמצעות אלגוריתמים קלאסיים".
דייוויד הולנד, מנהל מערכות ראשי ב-Wellcome Sanger Institute, שפועל ליצירת סביבת High Performance Compute כדי לדמות מחשב קוונטי, אמר: "רק עכשיו שרטנו את פני השטח הן של המחשוב הקוונטי והן של הפנגנומיקה. אז להפגיש את שני העולמות האלה זה מרגש להפליא. אנחנו לא יודעים בדיוק מה צפוי, אבל אנחנו רואים הזדמנויות גדולות להתקדמות גדולה. אנחנו עושים היום דברים שאנחנו מקווים שיהפכו את המחר לטוב יותר".
ד"ר דיוויד יואן, מוביל פרויקטים ב-EMBL-EBI, אמר: "מצד אחד, אנחנו מתחילים מאפס כי אנחנו אפילו לא יודעים עדיין איך לייצג פנגנום בסביבת מחשוב קוונטי. אם אתה משווה את זה לנחיתות הירח הראשונות, הפרויקט הזה שווה ערך לתכנון רקטה ואימון האסטרונאוטים. מצד שני, יש לנו יסודות מוצקים, המבוססים על עשרות שנים של נתונים גנומיים מוערים באופן שיטתי שנוצרו על ידי חוקרים ברחבי העולם והוכנו על ידי EMBL-EBI. העובדה שאנו משתמשים בידע הזה כדי לפתח את הדור הבא של כלים למדעי החיים, היא עדות לחשיבותם של נתונים פתוחים ומדע שיתופי".
היתרונות הפוטנציאליים של עבודה זו הם עצומים. השוואת גנום אנושי ספציפי מול הפנגנום האנושי – במקום גנום הייחוס האנושי הקיים – נותנת תובנות טובות יותר לגבי ההרכב הייחודי שלו. זה יהיה חשוב בקידום הרפואה המותאמת אישית. גישות דומות עבור גנום חיידקי וויראלי יעמדו בבסיס המעקב והניהול של התפרצויות פתוגנים.
פרויקט זה ממומן על ידי תוכנית האתגרים הנתמכים על ידי Wellcome Leap Quantum for Bio (Q4Bio).
