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生物系统的复杂性由跨层次结构的分子相互作用所主导，这对计算建模提出了重大挑战。尽管多组学分析技术的进步已实现对生物分子的精确测量，但传统计算方法在捕捉理解疾病机制和治疗干预所需的关键涌现动态方面仍存在局限。量子计算为解决经典方法难以处理的问题提供了新范式，但由于可扩展性障碍和技术普及鸿沟，其在生物学研究中的应用仍处于萌芽阶段。本研究团队提出了一种融合量子-经典计算的机器学习平台，采用“编码-搜索-构建”三步法来弥合这一鸿沟：通过高效提取生物数据中最相关信息进行量子态编码，采用可证明高效的训练算法搜索最优参数，并设计堆叠式架构以系统性地构建更复杂模型（随量子计算资源增加）。该平台将通过两个应用场景验证其价值：基于分子变量的表型状态量子增强分类，以及生物系统时域演化的预测。