静态指标局限 · 早期信号遗漏

当前临床转移预测依赖肿瘤大小、淋巴结状态等静态病理指标，无法捕捉肿瘤异质性与分子调控动态，易遗漏早期转移信号。

特征筛选困难 · 传统模型精度不足

乳腺癌多组学数据具备高维度、高冗余、高噪声特点，特征筛选属于复杂组合优化问题；传统机器学习模型（SelectKBest、Lasso、随机森林）处理海量组学数据时计算效率低、容易陷入局部最优，模型泛化能力弱、预测精度不足，无法满足临床精准预测需求。

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多组学高维数据适配

适配基因组、转录组等多组学高维生物数据，可高效剔除冗余、噪声特征

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全局特征组合筛选

借助量子方法跳出局部最优解，实现全局最优特征组合筛选

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泛化能力表现稳定

模型泛化能力强，在外部独立数据集上表现稳定

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核心标志物挖掘

精准挖掘肿瘤转移相关核心生物标志物，兼顾科研价值与临床实用性，可快速对接肿瘤临床检测场景

QUBO 特征筛选框架 · 量子-经典混合架构

搭建QUBO 量子特征筛选框架，依托550计算量子比特专用量子计算机开展全局组合优化；以逻辑回归作为统一评估器，先通过QUBO模型完成多组学特征粗筛，再利用专用量子计算机真机二次精简核心特征，形成量子-经典混合计算架构。

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预测精度与特征筛选

+20%

量子真机筛选后 AUC 相比传统方法提升

预测精度：传统模型最优测试AUC为0.7571、F1值0.5851；QUBO模型独立测试AUC达0.8989；量子真机筛选后AUC提升至0.920，相比传统方法提升超20%。特征筛选：传统模型高维特征挖掘能力弱、过拟合严重；量子框架精准筛选出乳腺癌转移关键标志物，特征子集稳定性更强。

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运行效率与外部验证

12.97ms

量子真机单次求解耗时

运行效率：量子真机单次求解耗时仅12.97ms，大幅缩短高维组学数据运算时长，解决传统模型计算低效问题。外部验证：量子模型在独立外部数据集GSE193103中AUC达0.8542，各项指标表现优异，泛化能力远优于传统模型。

面向临床

可实现乳腺癌转移早期预警，辅助医生优化诊疗方案、开展预后分层评估，助力肿瘤精准医疗与早期干预，提升患者生存率。

早期预警

精准医疗

面向科研

构建成熟的量子-经典混合多组学分析范式，框架可迁移应用于其他肿瘤研究，为生物标志物挖掘提供全新技术思路。

分析范式

可迁移应用

面向行业

充分验证量子计算在生物信息学、精准医学领域的落地可行性，打通量子技术与生物医药的跨界应用通道，开拓量子计算在医疗健康领域的全新应用赛道，推动两大领域深度融合发展。

跨界融合

落地可行