基因组学研究中，高通量测序技术产生的海量 DNA 片段需通过基因组组装还原完整序列，如同拼接巨型拼图。而多倍体生物因拥有多套相似却有差异的染色体组，其单体型组装（即精准区分并组装每套染色体序列）难度显著提升。
单体型是染色体上紧密连锁的等位基因组合，其准确组装对解析遗传多样性、疾病易感机制、药物反应预测及物种进化具有关键意义。传统方法受限于计算复杂度，面对海量相似片段时，常存在精度不足、耗时过长等问题。
量子计算基于量子力学原理，以量子比特为信息单元，具备叠加态、纠缠态和量子并行性等特性。与传统计算机的二进制串行计算不同，量子计算机可同时处理多个量子态叠加，理论上在组合优化、大规模搜索等问题中具有指数级或多项式级速度优势，为突破传统计算瓶颈提供可能。
研究团队将多倍体单体型组装问题转化为车辆路径规划（VRP）模型：
把每个单体型的 DNA 序列类比为 “运输路径”；
测序得到的 DNA 读段定义为需 “访问” 的 “客户点”；
组装过程即规划最优路径，使每条 “路径” 按正确顺序 “访问” 所有相关 “客户点”。
该模型巧妙将生物学问题映射为量子计算擅长的组合优化问题，解决了传统方法难以处理的高复杂度难题。
在 D-Wave 量子退火设备（专用量子计算机）上的实验显示，针对模拟的二倍体和三倍体基因组组装，量子计算耗时较传统优化算法减少三个数量级，验证了其在加速组装过程中的显著优势。量子退火通过量子隧穿效应快速收敛至全局最优解，大幅降低时间复杂度。
研究团队利用量子辅助工具对人类主要组织相容性复合体（MHC）区域（约 5 百万碱基对）进行组装，结果错配率接近理论极限。MHC 区域多态性高、基因密度大，是基因组组装难点，该成果为精准识别遗传变异与疾病关联提供了高质量数据。
量子算法可高效处理基因组学、转录组学等高维数据，助力快速识别疾病相关基因、解析复杂疾病分子机制，支撑精准医疗发展。
实现生物分子量子行为的高精度模拟，如揭示光合作用能量传递的量子机理、加速蛋白质折叠模拟，为蛋白质功能研究和新药设计提供新视角。
基于量子原理的传感器可实现生物标志物超高灵敏度检测，为癌症、神经退行性疾病等的早期诊断提供精准分子依据，提升疾病治愈率。
相关研究成果发表于《细胞报告方法》，标志着量子计算在生命科学应用中迈出关键一步。尽管量子技术仍面临量子比特稳定性、纠错技术等挑战，但随着硬件迭代与算法优化，其必将成为推动生命科学创新的核心引擎，为破解生命奥秘、保障人类健康和生物多样性带来前所未有的机遇。
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