Embed omics data to quantum computation and construct predictive models with quantum-classical hybrid machine learning

Research Project

Project/Area Number	25K02261
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 43060:System genome science-related
Research Institution	The University of Tokyo
Principal Investigator	角田達彦東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 教授 (10273468)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2030-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥25,870,000 (Direct Cost: ¥19,900,000、Indirect Cost: ¥5,970,000) Fiscal Year 2029: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2028: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2027: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000) Fiscal Year 2026: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000) Fiscal Year 2025: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000)
Keywords	量子機械学習 / 予測モデル / 量子古典ハイブリッド / オミクス解析 / 薬剤奏効予測
Outline of Research at the Start	生命医科学分野・オミクス解析で量子計算の利用が進んでいない原因は、高次元、スパース、変数間に相互作用があるオミクスデータを量子計算で扱う方法が未解明だからである。本研究は、薬剤応答予測などを目的に、オミクスデータを背後の特徴により写像する申請者独自の方法に基づき量子計算で解析可能にし、量子計算を用いた予測精度が高い機械学習モデルを構築する。また予測因子を抽出する方法を提案し、実際の因子を解明する。