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渐进性神经退行性疾病（包括阿尔茨海默病[AD]、多发性硬化症[MS]、帕金森病[PD]和肌萎缩侧索硬化症[ALS]）呈现复杂的非线性病程轨迹，对确定性建模提出了挑战。传统时域分析手段在处理多组学与神经影像数据时往往难以捕捉隐藏的振荡模式，限制了预测准确性。该研究团队提出一个理论数学框架：通过傅里叶变换与拉普拉斯变换将时序数据转换至频域或s域，借助哈密顿体系模拟神经元动力学，并采用结合变分量子本征求解器（VQE）的量子-经典混合计算来增强模式识别能力。这一理论架构为未来开展量子增强的神经退行性疾病分析奠定了基石。 该工作进一步引入具有三重虚轴（i, j, k）的四元数表示法，借鉴量子神经形态计算技术（Pehle等人2020年、Emani等人2019年研究）来模拟多层面疾病中的多态哈密顿量，从而刻画纠缠的神经动力学特征。该方法利用量子计算处理高维幅相数据的优势，实现异常值检测与频率特征分析。潜在的临床应用包括：基于s域生物标志物识别疾病快速进展或治疗抵抗的高风险患者，已有量子机器学习（QML）研究在阿尔茨海默病分类中达到99.89%准确率（Belay等人2024年、Bhowmik等人2025年）。该框架旨在通过后续验证，为重新定义神经退行性疾病的精准医疗奠定理论基础。