雪莉·达德加博士（Sherry Dadgar, PhD, FACMGG）是精准医学护理公司（Precision Medicine Care, PMC）的创始人兼首席执行官。
我们正处于生命科学的变革时代。下一代测序技术的进步使临床医生能够更大规模地检测基因变异。然而，根据我的经验，解读这些变异并将它们转化为可操作的临床洞察的能力，仍然是精准医学中最显著的瓶颈之一。
理解通过基因组学方法检测到的基因变异的临床意义是现代医学的基础要素，尤其是据我观察，一种更加积极主动的、基于基因组学的公共卫生模式正在整个医疗保健领域获得 momentum，包括新生儿基因组筛查计划等举措。
一种更具预测性和预防性的医学方法可以实现更准确的人群风险评估和临床结果预测。它还可以推动更高效的药物开发和临床试验设计。没有精确的解读，即使是最先进的组学技术也无法完全实现其临床潜力。
当前变异解释框架的局限性
现代临床基因组学擅长识别变异。全基因组测序可以揭示个体中的大量遗传差异。然而，将这些发现转化为具有临床意义的洞察仍然是一个复杂且计算密集型的挑战。我发现，当前的变异解释框架严重依赖有限数量的参考基因组、不完整且代表性不足的人群数据集，以及受经典处理能力限制的计算模型。
变异应根据既定标准进行分类。例如，考虑美国医学遗传学与基因组学学院（American College of Medical Genetics and Genomics）和分子病理学协会（Association for Molecular Pathology）推荐的标准："'致病性'、'可能致病性'、'意义不明'、'可能良性'和'良性'"——用于描述在导致孟德尔遗传病的基因中发现的变异。这两个组织对变异分类的建议是"基于使用典型变异证据类型的标准（例如，人群数据、计算数据、功能数据、分离数据）。"
如今，变异解释仍面临显著的临床差距。据我观察，现有方法往往未能充分利用代表多样化人群的参考数据集，并且缺乏对临床表型、患者长期结果和动态生物数据层的综合使用。这些层次包括非编码RNA谱、风险等位基因修饰因子、表观基因组变异、蛋白质组谱和微生物组谱，以及环境、可穿戴设备获取和人口统计因素。
这种有限的上下文整合限制了变异分类的准确性、分辨率和临床实用性。因此，检测到的变异中有相当大比例，特别是罕见和新发现的变异，有被归类为意义不明变异的风险，最终限制了临床可操作性，使临床医生和患者都得不到明确的答案。即使一种变异被归类为对特定疾病的致病性或可能致病性，不确定性仍然可能存在，因为其临床表现可能受到不完全外显率和可变表达的影响。这一挑战还可能因常规过滤和非编码基因组信息的代表性不足而加剧，包括未知调控元件、内含子区域以及难以用当前计算方法解析的结构复杂或"暗"区域，从而限制了我们对遗传病因未知疾病的了解。
量子计算与人工智能的融合可以改善变异解释
量子计算和人工智能的融合引入了一种全新的计算范式，能够解决基因组数据中固有的组合复杂性。尽管这项技术仍在发展中，但它有潜力加速基因组学和精准医学的研究和临床实践。优化检测到的基因组变异的临床解释是开发高级机器学习(ML)模型的关键基础，这些模型不仅可以支持疾病诊断、治疗优化和预防策略，还可以加速药物发现和临床试验招募。
与受顺序处理或受限并行处理限制的经典系统不同，量子系统可以评估庞大的多维解空间，实现大规模基因组数据集的同时分析，超越对单一或有限参考基因组的依赖。
当与先进的AI模型结合时，量子计算支持识别跨越遗传变异的复杂高阶模式，并实现基因-基因、基因-环境和多组学相互作用的快速建模。
关键的是，这些能力可以扩展到对来自多样化人群的基因组学、表观基因组学和蛋白质组谱的广泛数据集进行实时分析。这使得对人类疾病进行更具代表性、动态性和生物学意义的建模成为可能。
相比之下，据我观察，目前由人工智能驱动的基因组模型仍然受到基于模拟的方法或有限参考数据集的限制——这是由于经典系统的计算限制。此外，我在传统AI中看到的另一个问题是，它常常弱化异常值并忽略可能存在有意义生物学的隐藏信号。此外，大型语言模型可能会在其输出中包含捏造的细节。
量子计算的局限性
然而，量子计算是一项新兴技术，存在必须在广泛临床应用之前解决的重要局限性。例如，量子系统对环境因素敏感。处理这些序列需要比当今量子系统中可用的更稳定的量子比特。
基础设施和可访问性带来了额外的挑战。具体来说，未来量子平台必须与现有的生物信息学流程集成。
量子赋能的人工智能如何影响临床决策、公共卫生和患者隐私
在临床医学中，速度影响结果。量子赋能的人工智能有可能通过加速变异分类和致病性评估，以及执行大规模比较分析，显著缩短周转时间。目前需要数天才能获得有意义结果的过程可能会大幅缩短，使临床医生能够在最关键时刻及时做出精确的临床决策。
量子计算和人工智能的融合也有潜力重塑公共卫生。例如，通过更准确地识别遗传倾向，临床医生和患者将能够更好地预测、监测和管理疾病风险。医疗保健系统可以从疾病发作后做出反应，转向早期检测、预防和个性化干预。
通过实现早期诊断和更有针对性的预防策略，量子赋能人工智能驱动的基因组洞察可以减轻疾病负担、改善结果并降低长期医疗保健成本。
此外，确保基因组数据的隐私、安全和伦理使用至关重要。量子赋能的联邦学习框架能够在不需要集中共享敏感患者数据的情况下进行分布式数据集的大规模分析，在保护个人隐私的同时促进协作。这些方法还降低了与基因信息滥用相关的风险，包括潜在的歧视。必须为新兴技术的临床使用建立稳健的监管框架和治理机制，以确保患者护理的安全性、可靠性和问责性。
量子计算仍然是一项新兴技术，但我预测持续的进步将加速其融入基因组学和精准医学。在我看来，量子人工智能的真正前景不仅在于计算能力，还在于其转变基因变异解释方式的能力，将复杂数据转化为可操作的洞察，最终实现更加积极主动、公平和有效的医疗保健系统。
【全文结束】