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该研究团队就混合量子-经典算法的协同设计提出了一项案例研究和前瞻性视角，核心目标是实现经验量子优势（EQA）——其定义为在相同任务中，使用量子硬件相较最先进经典方法获得可测量的性能提升。由于经典算法持续进步，EQA临界点处于动态变化中；但研究人员认为，即便临界点发生偏移，其应用领域仍可能保持持续优势。具体而言，该工作聚焦精准肿瘤学中的生物标志物发现任务：在突破最佳经典算法极限并对其进行优化的基础上，针对最可能获得性能提升的任务环节引入量子子程序强化。论文探讨了在当前量子设备上实现特征选择量子子程序的方案，其中硬件限制要求算法与物理设备能力间进行深度协同设计。展望未来，通过资源分析探索近/中期硬件上可行的EQA实现区间，同时考量经典与量子计算发展对该领域的影响。最后，研究还概述了这种混合流程在肿瘤学之外的潜在临床价值及更广泛应用前景。