Towards Quantum Tensor Decomposition in Biomedical Applications

要約

テンソル分解は、マルチモーダル生物医学データの特徴抽出の強力なフレームワークとして浮上しています。
このレビューでは、Tucker、Candecomp/Parafac、Spiked Tensor分解など、イメージング、マルチオミクス、空間トランクリプトミックなどの生物医学的ドメイン全体の多様なアプリケーションなどのテンソル分解方法の包括的な分析を提示します。
文献を体系的に調査するために、テンソル分解が使用されているバイオメディシンで異なるテーマサブエリアを特定およびグループ化するトピックモデリングベースのアプローチを適用し、それにより重要な傾向と研究の方向性を明らかにしました。
潜在スペースのスケーラビリティに関連する課題を評価し、テンソルの最適なランクを取得しました。
さらに、テンソル分解のための量子アルゴリズムの最近の進歩について説明し、これらの課題に対処するために量子コンピューティングを活用する方法を探ります。
私たちの研究には、量子コンピューティングプラットフォームの予備的なリソース推定分析が含まれており、短期量子デバイスに量子強化テンソル分解方法を実装する可能性を調べます。
集合的に、このレビューは、生物医学分析における現在のアプリケーションとテンソル分解の課題を統合するだけでなく、複雑な生物医学データから実用的な洞察を導き出すことへの影響を高めるための量子コンピューティング戦略の有望な概要も概説しています。

要約(オリジナル)

Tensor decomposition has emerged as a powerful framework for feature extraction in multi-modal biomedical data. In this review, we present a comprehensive analysis of tensor decomposition methods such as Tucker, CANDECOMP/PARAFAC, spiked tensor decomposition, etc. and their diverse applications across biomedical domains such as imaging, multi-omics, and spatial transcriptomics. To systematically investigate the literature, we applied a topic modeling-based approach that identifies and groups distinct thematic sub-areas in biomedicine where tensor decomposition has been used, thereby revealing key trends and research directions. We evaluated challenges related to the scalability of latent spaces along with obtaining the optimal rank of the tensor, which often hinder the extraction of meaningful features from increasingly large and complex datasets. Additionally, we discuss recent advances in quantum algorithms for tensor decomposition, exploring how quantum computing can be leveraged to address these challenges. Our study includes a preliminary resource estimation analysis for quantum computing platforms and examines the feasibility of implementing quantum-enhanced tensor decomposition methods on near-term quantum devices. Collectively, this review not only synthesizes current applications and challenges of tensor decomposition in biomedical analyses but also outlines promising quantum computing strategies to enhance its impact on deriving actionable insights from complex biomedical data.

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