马歇尔大学与密苏里大学的研究人员近日共同开发出一款名为G2PDeep的创新网络平台。该平台利用人工智能技术整合分析多种生物数据，旨在更精确地预测复杂的健康结果。相关研究论文已在《生物分子》期刊发表。

G2PDeep平台能够整合六类主要分子数据，包括基因表达、微小核糖核酸表达、蛋白质表达、DNA甲基化、单核苷酸多态性以及拷贝数变异。通过人工智能分析这些多维度信息，平台可生成准确度较高的表型预测，帮助科研与临床人员识别基于组学的分子标志物，从而更好地区分患者群体、优化风险评估并推动个性化治疗策略的发展。

该生物医学平台在癌症、成瘾、衰老、肥胖及肾脏疾病等多个生物医学领域具有应用潜力，尤其关注对阿巴拉契亚及中西部人口影响显著的疾病。此外，该平台亦可应用于农业生物技术数据集，辅助植物育种者构建关键表型性状的预测模型，为基于数据提升作物性能及抗逆性提供支持。

马歇尔大学琼·C·爱德华兹医学院信息学与人口分析高级副院长、该研究通讯作者特鲁普蒂·乔希博士表示：“这项合作展现了学术伙伴关系在加速突破、从而改变患者护理方面的强大力量。G2PDeep 为研究人员提供了一个易于使用且功能强大的工具，以便更好地了解和应对我们社区面临的健康挑战。”

密苏里大学生物信息学教授董旭博士指出：“我们专注于开发生物信息学平台，而不仅仅是算法，这些平台可以被研究界广泛采用。G2PDeep 展示了如何将先进的人工智能方法转化为具有广泛科学影响的实用工具。”

该数据分析平台通过将多样化数据集整合至统一预测模型，有助于揭示影响疾病易感性与治疗反应的生物学机制，为精准医学及跨学科研究提供了新的工具支持。

更多信息： 作者：Shuai Zeng 等人，标题：《G2PDeep-v2：基于网络的深度学习框架，利用多组学数据对所有生物体的表型预测和生物标志物发现》，发表于：《生物分子》(2025)。