Obliczenia kwantowe mogą rozwiązać trudne problemy radioterapii – Physics World

Obliczenia kwantowe to szybko rozwijająca się technologia oferująca obietnicę wykładniczej większej mocy obliczeniowej niż ta osiągalna przez dzisiejsze klasyczne komputery. Czy zatem fizyka medyczna może wykorzystać te powstające systemy i jak najlepiej wykorzystać tak ogromną moc obliczeniową dla korzyści klinicznych?

Mówiąc w niedawnym Doroczne spotkanie AAPM w Houston w Teksasie, Amita Sawanta z University of Maryland School of Medicine zbadali potencjalne zastosowania obliczeń kwantowych w radioterapii. „Onkologia radiacyjna jako dyscyplina jest prawdopodobnie bardziej energochłonna niż większość. Dysponujemy dużymi, przestrzennie i czasowo bogatymi zbiorami danych, a także bardzo skomplikowanymi procedurami klinicznymi” — wyjaśnił.

Przyjrzenie się postępom w tradycyjnych technologiach komputerowych, zaczynając od pierwszego komputer cyfrowy ogólnego przeznaczenia zbudowany w 1945 roku, Sawant zauważył, że „co trzy lub cztery dekady zwiększaliśmy naszą moc obliczeniową o sześć rzędów wielkości”. Komputery kwantowe mają jednak potencjał, aby znacznie przewyższyć ten postęp, generując wykładniczo wyższy wzrost. „To upokarzające i naprawdę poszerza nasze myślenie” — powiedział publiczności.

Odpowiednie aplikacje

Klasyczne komputery przechowują informacje w „bitach”, podczas gdy komputery kwantowe używają bitów kwantowych lub „kubitów”. Kubity te są oparte na systemie fizycznym, który może znajdować się w jednym z dwóch stanów kwantowych (takich jak na przykład stany wirowania elektronu w górę i w dół lub pozioma i pionowa polaryzacja fotonu). Duża różnica polega na tym, że choć bit może mieć wartość 0 lub 1, kubity mogą również istnieć w superpozycji tych dwóch stanów. Skutkuje to znacznie większą pojemnością pamięci masowej – przy czym ilość danych, które można przechowywać, rośnie wykładniczo wraz z liczbą kubitów – i równoważnym wzrostem mocy obliczeniowej.

W ramach radioterapii dostęp do szybszych komputerów może pomóc w wielu codziennych zadaniach klinicznych, takich jak konturowanie, rekonstrukcja obrazu, optymalizacja planów i obliczanie dawek, wyjaśnił Sawant. Zwrócił jednak uwagę, że konwencjonalne komputery poprawią się, aby sprostać tym potrzebom, a 10- lub 100-krotnie szybsze komputery prawdopodobnie pojawią się w ciągu najbliższych kilku lat. „To nie jest tak naprawdę to, do czego należy wykorzystać komputery kwantowe” – powiedział.

Zamiast tego zasugerował, że radioterapia onkologiczna powinna wykorzystywać dwie kluczowe właściwości komputerów kwantowych: ich ogromne możliwości przechowywania i, po przechowywaniu dużych ilości danych, ich zdolność do wykonywania operacji na wszystkich tych danych jednocześnie. „Te dwie właściwości sprawiają, że obliczenia kwantowe idealnie nadają się do optymalizacji radioterapii, ponieważ mamy wiele zmiennych, na których musimy przeprowadzić tę samą operację, aby znaleźć globalne minimum”.

Sawant wyjaśnił, że optymalizacja radioterapii jest trudnym obliczeniowo i złożonym problemem, z różnymi założeniami i przybliżeniami zastosowanymi do stworzenia zoptymalizowanego planu w klinicznie opłacalnym czasie. Jednak w miarę jak techniki dostarczania stają się coraz bardziej złożone – na przykład przy użyciu niewspółpłaszczyznowych wiązek lub wielu łuków – takie podejście nie zawsze gwarantuje optymalny wynik. Powiedział, że komputery kwantowe mogą wyeliminować potrzebę przybliżeń i zagwarantować osiągnięcie globalnych minimów.

Opisał przykład takiej złożonej optymalizacji: zarządzanie ruchem wolumetrycznym w czasie rzeczywistym w radioterapii przemieszczających się guzów. „Nie powinniśmy dostarczać promieniowania, ścigając tylko cel, powinniśmy ścigać cały obszar, ponieważ promieniowanie ma wpływ na wszystko” – wyjaśnił. Włączenie otaczającej normalnej tkanki do procesu optymalizacji sprawia jednak, że jest to ogromny problem. „Aby to osiągnąć, używamy kombinacji optymalizacji roju cząstek i mieszanego programowania liczb całkowitych, co daje korzyści dozymetryczne, ale nie jest praktyczne w środowisku klinicznym”.

Sawant i jego zespół badają również funkcjonalne oszczędzanie płuc, w ramach którego tworzony jest plan radioterapii, który zapewnia zachowanie wentylacji po leczeniu. Jest to kolejny bardzo złożony problem – każdy segment dróg oddechowych w płucach jest oznaczony jako narząd zagrożony (OAR), zamiast zwykłych 10 lub 20 OAR, jest teraz 250 do rozważenia. Ponownie można to osiągnąć za pomocą technik optymalizacji roju na bardzo zaawansowanych komputerach, ale proces ten nadal trwa od kilku godzin do kilku dni.

„Te problemy z pewnością można rozwiązać za pomocą komputerów kwantowych” – powiedział Sawant. „Ale to wciąż myślenie na małą skalę. Co by było, gdybyś miał milion lub miliard razy większą moc obliczeniową, co mógłbyś wtedy zrobić?

Patrzenie w przyszłość

Jednym z ograniczeń obecnej radioterapii jest podejście skoncentrowane na anatomii, w którym każdy narząd jest leczony niezależnie. Ciało ludzkie zawiera jednak wiele oddziałujących na siebie układów – układ sercowo-naczyniowy, układ oddechowy itd. – które naprawdę należy rozpatrywać łącznie. Na przykład, wyjaśnił Sawant, jeśli radioterapia wpływa na płuca, wówczas serce jest zestresowane, a kiedy serce jest zestresowane, płuca muszą pracować szybciej, aby wytworzyć taką samą wydajność. Ale obecnie plany leczenia nie są zoptymalizowane pod kątem jednoczesnego zachowania funkcji obu narządów.

„Następnym krokiem jest spojrzenie na całe ludzkie ciało jako zestaw połączonych ze sobą systemów – nie możemy nawet sobie tego teraz wyobrazić, ponieważ nie mamy mocy obliczeniowej” – powiedział Sawant. „Problem optymalizacji staje się coraz bardziej wykładniczy w swoim zakresie. Obliczenia kwantowe mogą pomóc nam rozwiązać te duże problemy”.

Patrząc dalej w przyszłość, Sawant zaproponował pomysł stworzenia cyfrowego bliźniaka człowieka specyficznego dla radioterapii. Byłby to wieloskalowy model, od poziomu komórkowego do poziomu anatomicznego i systemowego, który powinien dokładniej przewidywać odpowiedź pacjenta na radioterapię. Może również umożliwić optymalizację leczenia multimodalnego, w tym chemioterapii, immunoterapii i chirurgii. „To jest problem, który jest wart tak dużej mocy obliczeniowej” – powiedział.

„Obliczenia kwantowe stanowią intrygujące możliwości dla onkologii. Zmusza nas to do myślenia na szerszą skalę niż kiedykolwiek wcześniej” – powiedział Sawant. Podkreślił, że nie jest to natychmiastowe rozwiązanie, ponieważ będzie wymagało opracowania bardzo różnych algorytmów i struktur danych, aby w pełni wykorzystać jego potencjał. „Ale ogólnie rzecz biorąc, myślę, że przyszłość jest bardzo ekscytująca” – podsumował.

Sztuczna inteligencja dla bardziej inteligentnego odkrywania leków

Jeśli chodzi o prawdopodobną pierwszą rolę komputerów kwantowych w radioterapii onkologicznej, Larry Antonuk z University of Michigan, który zorganizował tę sesję AAPM i wygłosił wykład wprowadzający, sugeruje, że planowanie leczenia może przynieść pierwsze korzyści.

„Biorąc pod uwagę wyzwania stojące przed ambitnymi celami rozwoju procesorów kwantowych i kwantowej korekcji błędów, prawdopodobnie najpierw zobaczymy podstawowe (a następnie coraz bardziej wyrafinowane) wysiłki mające na celu wykorzystanie rosnących możliwości obliczeń kwantowych w celu poprawy jakości planów leczenia”, Antonuk mówi Świat Fizyki. „Po tym ostatecznie nastąpią wysiłki mające na celu zapewnienie poprawy w czasie rzeczywistym precyzyjnego dostarczania wiązek radioterapii”.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Motoryzacja / pojazdy elektryczne, Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• ChartPrime. Podnieś poziom swojej gry handlowej dzięki ChartPrime. Dostęp tutaj.
• Przesunięcia bloków. Modernizacja własności offsetu środowiskowego. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://physicsworld.com/a/quantum-computing-could-tackle-radiotherapys-intractable-problems/