在过去的十年里，单细胞和空间分析技术彻底改变了生物学研究，使科学家能够以前所未有的分辨率观察单个细胞的行为、相互作用及其随时间的变化。然而，随着数据规模从数千个细胞飙升至数千万个，传统的计算机算法正面临严峻的挑战。

近日，来自 IBM 研究中心及医疗保健生命科学量子联盟（Quantum for Healthcare Life Sciences Consortium）的研究人员在《自然评论：分子细胞生物学》（Nature Reviews Molecular Cell Biology）上发表了一份深度路线图，系统探讨了量子计算如何与经典 AI 结合，突破单细胞组学和细胞疗法中的计算瓶颈，以实现更精确的诊断和更有效的个性化治疗。

01. 单细胞数据的复杂性危机

单细胞测序、空间转录组学和多组学技术曾多次被《自然·方法》（Nature Methods）评为“年度方法”。这些技术产生的跨基因、蛋白质和空间坐标的数据集极其庞大、嘈杂且具有高度多维性。

尽管人工智能和机器学习在处理这些数据方面发挥了关键作用，但经典算法的局限性正日益凸显。

首先是学习饱和与过拟合：在样本量有限的情况下，AI 模型难以泛化到分布外（OOD）的数据。

其次是计算成本激增：随着数据集规模扩大，特别是处理复杂的图结构或重复采样优化时，计算时间和空间的复杂度呈二次方增长。

再次是捕捉全局信号困难：经典模型往往难以解析细微的时间轨迹或精细的空间分辨率。

图｜空间与单细胞检测及相关量子计算技术概览（来源：Nature ）

02. 量子计算可发挥优势的关键领域

量子计算利用叠加（Superposition）和纠缠（Entanglement）等量子力学原理，为解决指数级增长的复杂问题提供了新范式。

提供的路线图显示，量子计算可在以下几个关键领域发挥优势：

空间转录组分析：研究人员提出利用量子卷积神经网络（QCNN）或基于量子双随机矩阵的 Transformer 模型，替代传统的细胞分割方法。这些方法在识别未知细胞类型时表现出更强的泛化能力。

时间动态建模：为了理解细胞如何随时间分化或对压力做出反应，量子版本的随机游走（Random Walk）、常微分方程（ODE）和概率图模型能够更精准地捕捉复杂的细胞轨迹。

药物扰动模拟：预测药物或基因敲除如何改变量子状态是设计新疗法的核心。

量子生成对抗网络（QGAN）和量子变分自编码器（QVAE）：由于参数更少且能更好地学习概率分布，在模拟细胞对干预的反应方面极具潜力。

单细胞生物学中许多关键的生物学特性隐藏在高阶相互作用中，这些相互作用在传统的成对统计分析中往往是不可见的。

量子计算在处理这些隐秘联系方面具有独特的“超能力”。首先是量子拓扑数据分析（QTDA），能有效检测数据的底层结构和高阶特征，相较于经典方法具有超多项式甚至指数级的加速潜力。其次是小样本学习，生物样本（尤其是人类样本）获取成本高且数量有限。

研究表明，某些量子神经网络（QNN）架构比经典模型具有更强的表达能力，能够从极少量的训练数据中捕捉复杂的分布，降低过拟合风险。

图｜用于时空单细胞分析的经典和量子计算算法执行的计算任务图。这六种广泛的计算任务（彩色线）与用圆圈表示的各种相关的适用算法相交叉，所有这些都朝着时空单细胞分析的目标迈进。相关算法任务（带 (Q) 符号的表示该经典方法有对应的量子方案）：QCNN，量子卷积神经网络； Q Cumulant，量子累积量计算； QGAN，量子生成对抗网络； QGNN，量子图神经网络； QMCMC，量子蒙特卡罗马尔可夫链； QNN，量子神经网络； QODE，量子常微分方程； QTDA，量子拓扑数据分析； QVAE，量子变分自动编码器； VQC，变分量子电路。（来源：Nature ）

03. 核心应用：量子增强的细胞疗法

研究团队将细胞疗法（如 CAR-T 免疫疗法）视为量子计算最直接的落地场景之一。细胞疗法是量子计算的一个核心应用场景，设计有效的细胞疗法需要探索巨大的组合空间，且实验成本昂贵。

研究人员提出了量子辅助的多模态细胞模型框架：经典 AI 负责将实验数据压缩为低维表示。 量子算法 处理这些低维向量，以识别最有希望的治疗策略或预测潜在的失效模式。

通过结合量子内核方法（Quantum Kernel Methods）和量子最优传输（Quantum Optimal Transport），科学家可以更高效地模拟工程化细胞与复杂肿瘤微环境之间的相互作用。

如果该蓝图得以实现，量子计算将助力实现更精确的诊断和更有效的个性化治疗。

图｜量子细胞疗法框架。时空单细胞、细胞群、成像、药物概况和临床数据通过量子计算技术实现三个不同的目标进行分析，以捕获细胞行为的不同方面。这些技术包括（从左到右）：采用量子卷积神经网络或量子核方法的混合经典-量子机器学习，与经典中央处理单元（CPU）集成，以帮助细胞工程进行免疫治疗；混合经典-量子机器学习和量子最优传输，通过微扰模型从单细胞空间数据建模肿瘤微环境，预测细胞反应；以及多组学集成和高阶特征提取，以使用量子张量捕获单细胞微扰反应的神秘相互作用和生物标志物。分解、量子累积量计算和量子拓扑数据分析（QTDA）。这些高阶生物标志物由来自不同模式的不同数量和特征组合来表示。利用每个研究领域的见解并结合它们之间的努力，可以实现以细胞为中心的治疗设计策略，以优化细胞环境以改善治疗反应的治疗方案。 x1 和 x2 分别表示样本 1 和 2 的原始数据向量。 Φ(x1) 和 Φ(x2) 分别表示 x1 和 x2 数据向量的量子嵌入。 Δ1和Δ2代表细胞状态空间的不同轨迹。（来源：Nature ）

04. 精准医疗，混合架构是近期的唯一路径

虽然前景诱人，但研究人员并未回避现实挑战。目前的量子硬件仍处于初期，量子比特数量有限且极易受到噪声干扰。此外，将庞大的经典生物数据编码进量子状态本身也需要极高的计算成本，这可能会抵消量子算法带来的提速优势。

因此，IBM及医疗保健生命科学量子联盟提出的路线图展示，未来的发展将遵循两个阶段：

短期内将依靠量子-经典混合系统，利用浅层量子线路或“量子启发式”算法，在经典硬件上运行借鉴了量子逻辑的模型。

长期来看，随着量子纠错技术和硬件质量的提升（如 2030 年代实现 2000 个逻辑比特），量子处理器将与高性能计算（HPC）和 AI 工作流深度融合，成为生物医学研究的标配工具。

引用：

[1]https://www.nature.com/articles/s41580-025-00918-0#article-info