12月29日，必威西汉姆联官网宁康教授研究团队在国际权威期刊《Microbiome》上发表了题为《A Temporal-aware Machine Learning Framework Enables Microbial Community Dynamics Prediction with Personalized Precision》的研究文章，提出面向纵向微生物组数据的新型数字孪生预测框架 MicroProphet。

该研究推出个体化时序预测框架MicroProphet，以时间感知 Transformer为核心，无需插值即可从不完整的纵向微生物数据重建个体化丰度轨迹，仅凭起始约30%时间点就能稳定外推后续动态。团队在四类具有代表性的公开数据上完成系统评估，涵盖合成群落、人类肠道 IBD 队列、尸体分解过程及早期婴儿肠道等多生态体系。结果显示，MicroProphet 在多项指标上优于现有方法，且能实现“可用、可解读”的个体级预测，辅助 IBD 等慢性疾病的早期风险识别与随访管理。在法医学场景中可据早期信号准确拟合分解时间，其中解释性模块结合注意力权重与 SHAP 贡献，能够定位关键转折期并识别关键类群。

研究将“数字孪生”理念引入微生物组学领域：为每个个体构建一个随时间演化的微生态数字孪生体。该数字孪生能够在有限、稀疏的纵向观测基础上，形成对个体微生物群落状态的“镜像”，并对后续演替轨迹进行前瞻性模拟与推演。在这一范式下，MicroProphet 不仅回答“现在是什么样”，更强调“下一步会如何变化、为什么会这样变化”。

必威西汉姆联官网宁康教授为通讯作者，必威西汉姆联官网博士生张玉丽、博士生周寇屹、以及硕士生陈小可为论文共同第一作者。必威西汉姆联官网为第一完成单位。此外，该研究得到了国家重点研发计划和国家自然科学基金等项目的资助。

宁康教授团队长期从事生物信息学、人工智能、大数据等方面研究，在生物大数据、微生物信息学、医学与人工智能、医工交叉等方面取得了丰硕的研究成果。

成果链接：https://doi.org/10.1186/s40168-025-02269-6