来自剑桥大学、威康桑格研究所和EMBL欧洲生物信息学研究所(EMBL-EBI)的研究人员参与的一项新合作已获得高达350万美元的资助，以探索量子计算改善人类健康的潜力。这个跨学科团队的目标是开发量子计算算法，以加速泛基因组的产生和分析，泛基因组是捕获种群多样性的DNA序列的新表示。
该项目是WellcomeLeapQuantumforBio(Q4Bio)支持的挑战计划在全球范围内选定的12个项目之一，处于生物医学科学和量子计算研究的前沿。该团队将设计在新兴量子计算机上运行的方法，解决基因组科学中最具挑战性的计算问题之一：构建、增强和分析大型群体样本的泛基因组数据集。
泛基因组学是一个新的科学领域，需要高水平的计算能力。虽然现有的人类参考基因组结构是线性的，但泛基因组数据可以作为称为序列图的网络来表示和分析，该网络存储许多基因组之间遗传关系的共享结构。该团队的目标是开发量子计算方法，有可能加快将数据映射到图节点的关键过程，并在图中找到良好的路线。
量子技术有望通过利用量子力学来解决使用经典计算机无法解决的问题，从而彻底改变高性能计算。然而，当前的量子计算机硬件本质上对噪声和退相干敏感，因此扩大规模提出了巨大的技术挑战。
剑桥大学应用数学和理论物理系该项目的首席研究员SergiiStrelchuk博士表示：“计算基因组学和泛基因组学中许多具有挑战性的问题的结构特别使它们成为量子计算所承诺的加速的合适候选者。我们正在经历一段激动人心的旅程，开发和部署针对基因组数据量身定制的量子算法，以获得新的见解，这是使用经典算法无法实现的。”
这项工作的潜在好处是巨大的，因为将特定的人类基因组与人类泛基因组(而不是现有的人类参考基因组)进行比较，可以更好地了解其独特的组成。这对于推动个性化医疗非常重要，而细菌和病毒基因组的类似方法将支持病原体爆发的跟踪和管理。
