西南医科大学吴安国、吴建明、秦大莲团队/多组学与AI融合，解锁阿尔茨海默病研究新范式

2025年10月28日获悉，西南医科大学吴安国、吴建明、秦大莲团队系统性地总结了AI驱动的多组学在AD研究领域的最新进展。文章提出一个核心观点：通过AI技术深度整合多组学数据，是揭示AD复杂病理网络、实现早期精准诊断和个性化治疗的关键突破口。该研究指出，结合深度信念网络（Deep Belief Networks）和联合深度半非负矩阵分解（Joint Deep Semi-Non-negative Matrix Factorization）等先进算法，能够整合临床表型、神经影像等宏观数据与多组学微观分子数据，建立从临床前期到疾病期的动态分子图谱，从而形成AD的早期诊断方法和个体化干预策略。该研究团队在文章中强调，传统的AD研究范式往往聚焦于单一分子层面，难以全面捕捉疾病的复杂性，已无法满足精准医疗的需求。在这一背景下，研究团队倡导一种AI驱动的多组学整合分析新范式。该范式超越了传统的“健康”与“患病”二元分类，旨在识别出疾病发生前的关键“窗口期”，即临床症状出现之前的分子病理启动阶段。研究表明，在这一阶段进行干预，对于延缓甚至阻止疾病进展至关重要。因此，精准识别并干预这一“临床前期”状态，已成为优化AD健康管理和预防策略的核心。