量子機器學習革新生醫分層
隨著 NISQ 時代的到來，量子機器學習（Quantum Machine Learning）被視為揭示生醫數據新模式的重要利器。根據 arXiv:2409.14089v2 的研究，研究團隊利用量子核（Quantum Kernel，簡稱 QK）對乳癌患者的基因體（genome）、轉錄體（transcriptome）與蛋白質體（proteome）等多層次分子特徵進行分群分析。結果顯示，在樣本數僅數十至百筆的條件下，QK 方法能夠在較少資料點上達成與經典方法相當的分層效果，並且支持更高數量的細分群集。此方法同時展示了對罕見亞型的高靈敏度，能協助研究者在早期階段捕捉微弱的群體差異。此外，本研究亦在 IBM Q System One 等多款 QPU 上執行，證實量子裝置的可行性與未來擴充性，為量子計算在精準腫瘤學領域的應用前景注入更多信心。
量子核方法核心與挑戰
量子核技術的核心在於利用參數化量子電路將高維分子特徵投影至希爾伯特空間，並以量子態間的內積作為核函數輸出。Havlíček 等人於 2019 年提出的有參數量子特徵映射架構，奠定了現今常見 QK 方法的理論基礎（Nature）。在實務應用上，過度表達性（expressivity）往往伴隨難以優化與對噪聲的高度敏感，導致模型在真實量子裝置上的效果下滑。研究團隊透過系統化的實驗，探索不同糾纏拓撲（如全聯通、線性鏈路等）以及變分參數深度對模型性能的影響，並藉此找出表達力與可訓練性的最佳平衡點。結果指出，適度簡化的糾纏結構不僅能保留必要的非線性映射能力，還可在有限量子電路深度下提升訓練穩定性與收斂速度。
實戰編碼策略與參數調校
在實際落地階段，工程團隊可先從角度編碼（angle encoding）或振幅編碼（amplitude encoding）開始，將連續數值型表徵映射至量子態向量；進一步藉由 CNOT 閘構築線性或環狀糾纏佈局，以捕捉特徵間的複雜交互關係。整體管線通常包含資料前處理（標準化、主成分分析）、量子電路構建、量子內積矩陣計算與混合式優化器（如 COBYLA、SPSA）驅動的變分參數更新。建議透過 Qiskit Runtime 或 Pennylane 等框架，結合 GPU 加速的模擬器與 QPU 真機測試，並採用 K 折交叉驗證評估模型泛化性能。為了控制量子資源消耗，可在初始階段執行 1–2 層糾纏，待基準性能穩定後再逐層擴充，並利用自動微分工具記錄梯度以優化學習率及電路深度。此外，不同資料維度下的電路結構選擇亦會影響運行時長與結果質量，須透過 Benchmark 常規測試以取得最適化方案。
NISQ 噪聲影響與解法
於 QPU 真機測試中，研究團隊發現高表達性電路對閘門與佇列噪聲十分敏感，導致核矩陣估計偏差。針對此問題，可應用零噪聲外推（Zero-Noise Extrapolation）或脈衝級優化（DRAG）技術以降低誤差。另透過分段測量輸出結果並結合經典後處理，可在保留關鍵樣本分佈資訊的同時，減輕噪聲干擾。當噪聲水平超出閾值時，退回模擬環境進行批次重訓亦是一種可行折衷。
規模受限數據的潛在價值
在臨床小樣本場景中，經典 K-means 或階層聚類常因資料量不足而難以實現深度分層。實驗結果顯示，QK 方法能在數十筆樣本中，支持更高聚類數並捕捉微妙分子差異，輔助發現罕見亞型。此優勢對精準腫瘤學的早期標誌偵測與治療方案制定，具有重要實踐意義。最後，邀請讀者透過以下連結深入了解量子計算在生醫領域的前沿應用：https://www.okx.com/join?channelId=42974376
