Publié le 2024-06-18 14:25:00. L’informatique quantique pourrait révolutionner l’analyse des données biologiques complexes issues de l’étude des cellules individuelles, ouvrant la voie à des diagnostics plus précis et à des traitements personnalisés. Une nouvelle étude explore comment cette technologie, combinée à l’informatique classique et à l’intelligence artificielle, pourrait surmonter les limites actuelles de la recherche biomédicale.
- Des algorithmes quantiques pourraient améliorer l’analyse spatiale des données cellulaires, la modélisation de leur évolution et la prédiction de leur réponse aux médicaments.
- Les approches hybrides, combinant informatique quantique et classique, pourraient devenir de plus en plus pertinentes à mesure que les systèmes quantiques se perfectionnent.
- Cette avancée pourrait avoir un impact significatif sur les thérapies cellulaires, notamment les immunothérapies comme les cellules CAR-T.
La recherche biomédicale est confrontée à un défi de taille : l’analyse des données massives générées par les technologies d’étude des cellules uniques et spatiales. Ces données, qui mesurent l’expression des gènes, la présence de protéines et d’autres caractéristiques moléculaires au sein des cellules et des tissus, sont souvent volumineuses, complexes et bruitées. Les méthodes informatiques classiques peinent à les traiter efficacement, limitant la capacité des scientifiques à traduire les progrès technologiques en applications cliniques concrètes.
Une nouvelle étude, publiée dans la revue Nature Reviews Biologie cellulaire moléculaire, propose une solution potentielle : l’intégration de l’informatique quantique. Menée par des chercheurs de Penn State et du Quantum for Healthcare Life Sciences Consortium, cette recherche suggère que les algorithmes quantiques, utilisés en parallèle avec l’informatique classique et l’intelligence artificielle, pourraient surmonter les goulots d’étranglement qui entravent l’analyse de ces données complexes.
Selon les chercheurs, l’informatique quantique offre des avantages spécifiques pour certains types de calculs, notamment ceux impliquant des distributions de probabilité complexes, l’optimisation ou des interactions de haut niveau. Elle pourrait ainsi améliorer des tâches cruciales telles que l’analyse spatiale – qui permet de cartographier la position des cellules dans les tissus – la modélisation temporelle du comportement cellulaire et la prédiction des réponses cellulaires aux médicaments.
« La confluence spécifique de l’informatique quantique et classique avec les tests à haute résolution peut offrir une voie cruciale vers la génération de modèles transformateurs de comportements cellulaires et de réponses aux perturbations »,
Chercheurs de Penn State et du Quantum for Healthcare Life Sciences Consortium
Bien que les ordinateurs quantiques actuels soient encore limités en termes de puissance et de stabilité, les chercheurs estiment que des approches hybrides, combinant des algorithmes quantiques et classiques, pourraient apporter des bénéfices concrets à court terme. Ces approches permettraient de tirer parti des forces de chaque technologie, en utilisant l’informatique classique pour les tâches les plus simples et l’informatique quantique pour les calculs les plus complexes.
L’étude met en avant plusieurs domaines d’application potentiels. En transcriptomique spatiale – qui mesure l’activité des gènes tout en préservant la disposition physique des cellules – les algorithmes quantiques pourraient améliorer la segmentation, la classification et la comparaison des cellules. Pour la modélisation temporelle, ils pourraient permettre de mieux comprendre l’évolution des cellules au fil du temps et leur réaction aux stimuli. Enfin, dans le domaine de la modélisation des perturbations, ils pourraient aider à prédire l’effet de traitements médicamenteux ou de modifications génétiques sur les cellules.
Les thérapies cellulaires, en particulier les immunothérapies comme les cellules CAR-T, représentent un cas d’utilisation particulièrement prometteur. Concevoir des thérapies cellulaires efficaces nécessite de comprendre comment les cellules modifiées interagissent avec leur environnement et comment ces interactions évoluent au fil du temps. L’informatique quantique pourrait aider à explorer les vastes espaces de conception de ces thérapies et à identifier les stratégies les plus prometteuses.
Les chercheurs soulignent toutefois que de nombreux défis restent à relever. Les ordinateurs quantiques actuels sont sujets aux erreurs et ne peuvent effectuer que des calculs limités. L’encodage des données biologiques dans des états quantiques peut également être coûteux en termes de calcul. Une analyse comparative rigoureuse est donc nécessaire pour déterminer quand les méthodes quantiques surpassent réellement les alternatives classiques.
Malgré ces réserves, l’étude conclut que l’informatique quantique mérite d’être intégrée à la feuille de route à long terme de la biologie computationnelle. À mesure que le matériel quantique s’améliore et que les systèmes hybrides se développent, les chercheurs voient des opportunités pour une collaboration plus étroite entre les processeurs quantiques et les outils d’informatique classique et d’intelligence artificielle. Pour la biologie unicellulaire, où la complexité des données ne cesse de croître, même des gains d’efficacité modestes pourraient avoir un impact considérable.
Image par Fayette Reynolds sur Unsplash.