Lossless Reductions and Hybrid Sampling for Phylogeny Using the Maximum Compatibility Criterion
تعزز هذه الورقة إعادة بناء تطور التوافق الأقصى من خلال إدخال اختزالات رسومية غير فاقدة للمعلومات وتقنيات أخذ عينات هجينة بين الكمي والكلاسيكي لحصر جميع مجموعات الخصائص المثلى بكفاءة، مع إثبات فعاليتها على بيانات سارس-كوف-2 ومعالجة أوجه القصور في مضاعفات لاغرانج التقليدية على الأجهزة الكمية ذات الضجيج.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي لبحث مسبق لم يخضع لمراجعة الأقران. وهو ليس نصيحة طبية. لا تتخذ أي قرارات تتعلق بصحتك بناءً على هذا المحتوى. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
إن الحياة على الأرض هي قصة مكتوبة في الشفرة الوراثية لكل كائن حي، وهي تاريخ لكيفية انقسام المجموعات السكانية، وهجرتها، وتغيرها عبر ملايين السنين. لقراءة هذا التاريخ، يبني العلماء أشجاراً عائلية، تُعرف باسم "الأنساب"، والتي ترسم العلاقات بين الكائنات الحية المختلفة. هذه الأشجار ليست مجرد فضول أكاديمي؛ فهي تساعد الباحثين على فهم كيفية تطور السرطان داخل جسم واحد، وكيفية تصميم أدوية تستهدف مسببات أمراض معينة، وكيفية تتبع انتشار المتحورات الفيروسية الجديدة مثل سارس-كوف-2 (SARS-CoV-2). ومع ذلك، فإن إعادة بناء هذه الأشجار أمر صعب لأننا لا نملك سوى اللقطات الجينية للكائنات الحية اليوم، وليس السجل الكامل للماضي. يجب على العلماء استنتاج المسار الأكثر احتمالاً للتطور من البيانات المتاحة لديهم، بحثاً عن الأنماط التي تشير إلى كيفية انتقال السمات أو تغيرها.
إحدى الطرق القوية للقيام بذلك هي العثور على أكبر مجموعة من السمات الجينية التي تتوافق تماماً في شجرة واحدة دون تناقض. تخيل لغزاً حيث تتناسب معظم القطع مع بعضها بسهولة، ولكن بعضها مشوه أو تشكل بفعل التطور التقاربي — حيث تطور أنواع غير مرتبطة سمات متشابهة بشكل مستقل. الهدف هو العثور على أكبر مجموعة من القطع التي تشكل صورة متماسكة، مع تجاهل القطع التي تكسر النمط. يُعرف هذا باسم مشكلة "التوافق الأقصى". وبينما يكون العثور على حل واحد جيد أمراً صعباً، فإن العثل على كل الحلول المثلى الممكنة أصعب بكثير، ومع ذلك فهو أمر بالغ الأهمية لبناء شجرة عائلة كاملة ودقيقة. إذا وجد العلماء حلاً واحداً فقط، فقد يفتقدون إلى تواريخ بديلة مهمة يدعمها البيانات.
لقد طور فريق من الباحثين نهجاً جديداً لحل هذا اللغز الصعب، يجمع بين تقنيات الكمبيوتر التقليدية والأسالبية الكمومية الناشئة للعثور ليس فقط على حل واحد، بل على جميع الأشجار التطورية المثلى الممكنة. يركز عملهم على خطوة محددة في العملية حيث يجب على الكمبيوتر فحص ملايين الاحتمالات للعثور على أكبر المجموعات المتوافقة من السمات. وجد الباحثون أنه بينما تكون الطرق التقليدية جيدة في العثور على حل واحد، فإنها غالباً ما تواجه صعوبة في رصد التنوع الكامل للحلول المتساوية في الجودة. ولإصلاح ذلك، قدموا استراتيجية مكونة من جزأين: أولاً، وضعوا مجموعة من القواعد لتقليص حجم اللغز الضخم إلى حجم يمكن التحكم فيه دون فقدان أي من الإجابات الممكنة؛ ثانياً، اختبروا طريقة جديدة لاستخدام الحواسيب الكمومية لأخذ عينات من هذه الحلول، مع معاملة الآلة الكمومية ليس كحل سحري، بل كأداة لتوليد مجموعة متنوعة من المرشحين الذين يمكن تنقيتهم والتحقق منهم بواسطة الحواسيب التقليدية.
بدأ الباحثون بفحص البيانات من مئات الآلاف من تسلسلات فيروس سارس-كوف-2، وهو مجموعة بيانات كبيرة بما يكفي لاختبار حدود التكنولوجيا الحالية. واكتشفوا أن الطريقة القياسية لاستخدام الحواسيب الكمومية لحل هذه المشكلة لم تكن مثالية. عادةً ما يتم ضبط الخوارزميات الكمومية لفرض القواعد بصرامة، مما يضمن أن كل حل مرشح يتبع قوانين اللغز تماماً. ومع ذلك، وجد الفريق أن هذه الصرامة كانت عائقاً في الأجهزة الكمومية الحقيقية التي تعاني من الضجيج. وبدلاً من ذلك، اكتشفوا أنه من الأفضل السماح للكمبيوتر الكمومي بإنتاج مرشحين "فوضويين" قد يكسرون بعض القواعد، ثم استخدام برنامج حاسوبي تقليدي سريع لإصلاحهم. عملية الإصلاح هذه تشبه محرراً ماهراً يأخذ مسودة أولية ويصقلها لتصبح نسخة نهائية مثالية. من خلال السماح للآلة الكمومية باستكشاف نطاق أوسع من الاحتمالات ثم تنقية النتائج، تمكنوا من العثور على حلول أكثر تميزاً مما لو حاولوا إجبار الآلة الكمومية على أن تكون مثالية منذ البداية.
ولجعل هذه العملية فعالة بما يكفي للتكنولوجيا الحالية، طور الفريق أيضاً طريقة لضغط المشكلة قبل إرسالها إلى الكمبيوتر الكمومي. لقد أدركوا أن أجزاء كثيرة من البيانات الجينية كانت متوقعة للغاية بحيث يمكن إزالتها من الحساب بالكامل، طالما احتفظ الباحثون بسجل لكيفية إعادتها لاحقاً. هذا يشبه إزالة الإطار من لوحة لرؤية القماش الموجود تحتها، مع معرفة كيفية إعادة تثبيته لاحقاً. ومن خلال تطبيق قواعد الاختزال التي لا تفقد البيانات، تمكنوا من تقليص رسم بياني (graph) يمثل البيانات الجينية من مئات العقد إلى عدد قليل جداً. في حالة اختبار محددة تضمنت 350 عينة فيروسية، قللت طريقتهم المشكلة من رسم بياني يحتوي على 64 نقطة إلى رسم بياني بسيط وصغير يحتوي على خمس نقاط فقط. وهذا يعني أن الخطوة النهائية لإيجاد الإجابة أصبحت بسيطة للغاية، مما سمح لهم باستعادة المجموعة الكاملة من الأشجار التطورية المثلى بيقين تام.
أظهرت نتائج تجاربهم فرقاً واضحاً بين العثور على إجابة واحدة والعثور على جميع الإجابات. عندما استخدموا الأدوات التقليدية القياسية للعثور على أفضل حل، كانوا ناجحين غالباً في العث find نتيجة واحدة عليا. ومع ذلك، عندما حاولوا العثور على جميع الطرق التي يمكن بها ترتيب البيانات، فات الكثير من الأدوات نفس الحلول الصالحة، حتى بعد تشغيلها آلاف المرات. أثبت نهجهم الهجين، الذي جمع بين ضغط الرسم البياني وأسلوب أخذ العينات الكمومي المعدل، قدرة أكبر بكثير على كشف هذا التنوع الخفي. وفي تجربة على رسم بياني مكون من 64 نقطة، وجد أسلوبهم الكمومي المعدل حلولاً أكثر تميزاً ومحققة من طريقة التخمين العشوائي في كل تجربة. ورغم أن هذا لم يثبت بعد تفوق الحواسيب الكمومية على الحواسيب التقليدية في هذه المهمة، إلا أنه أظهر أن الجمع بين تقليص البيانات الذكي وأخذ العينات الكمومية هو وسيلة قوية لمعالجة المشكلات التي كانت سابقاً أكبر أو أكثر تعقيداً بحيث لا يمكن حلها بالكامل.
في نهاية المطاف، يشير هذا العمل إلى مسار جديد للأمام في علم الأحياء التطوري. من خلال التعامل مع المشكلة كنظام معياري حيث يتم تبسيط البيانات أولاً، ثم أخذ عينات منها، ثم إعادة بنائها، يمكن للعلماء الآن التعامل مع مجموعات بيانات أكبر بكثير مما سبق. لقد أظهر الباحثون أنه يمكنهم أخذ مجموعة ضخمة من التسلسلات الفيروسية، وتجريدها من الأجزاء المتوقعة، واستخدام جهاز كمومي لاستكشاف النواة المعقدة المتبقية، ثم إعادة بناء الصورة الكاملة بدقة تامة. لا يعتمد هذا النهج على كون الحواسيب الكمومية مثالية أو خالية من الأخطاء؛ بل يستخدمها كمصدر للأفكار المتنوعة التي يتم صقلها بواسطة المنطق التقليدي. ومع استمرار تحسن التكنولوجيا الكمومية، فإن هذا الأسلوب الذي يجمع بين نقاط القوة في الحوسبة التقليدية والكمومية قد يسمح للعلماء بإعادة بناء تاريخ الحياة بمستوى من التفصيل والاكتمال كان بعيد المنال في السابق.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.