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接下来,考察团参观了蒋季同团队的实验室。楚晓晓正在操作一台质谱仪,分析小鼠血清中的代谢物变化。看到一群人进来,她明显紧张起来,手抖了一下。
“放松,楚博士。”杨平温和地说,“向卡尔森教授介绍一下你正在做的工作。”
楚晓晓深吸一口气,开始解释:“我们正在研究肠道菌群代谢物如何影响疫苗反应。之前发现了一种罕见菌株,它产生的特殊脂肪酸能与疫苗增强子相互作用,导致过度免疫反应。现在我们正在探索,是否可以利用这种相互作用,在需要强免疫保护的场景中安全地增强疫苗效果。”
她展示了数据图表,包括令人困惑的异常结果和初步的解决思路。讲解过程中,她逐渐忘记了紧张,眼中闪烁着对科学问题的纯粹热情。
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“这个发现很有趣。”李教授说,“但如何确保安全性?过度免疫反应可能导致自身免疫或细胞因子风暴。”
“这正是我们在研究的。”蒋季同接过话,“我们正在寻找‘安全窗’——调整疫苗增强子的化学结构,或者预调节肠道菌群,将过度反应转化为可控的强反应。这需要大量实验,但初步数据很有希望。”
考察团成员们互相交换眼神,能看到彼此眼中的赞赏。
中午,杨平邀请考察团在研究所食堂用餐。没有特意准备,就是普通的工作餐——简单的三菜一汤。
“这里的氛围让我想起我年轻时待过的实验室。”卡尔森教授感慨,“大家讨论科学,不分资历,不怕争论。这种环境才能孕育真正的创新。”
“科学需要平等对话。”杨平说,“不仅是研究者之间的对话,也是研究者与研究对象——无论是细胞、动物还是患者——之间的对话。我们倾听数据的声音,即使它不符合我们的预期。”
午餐后,考察团参观了更多实验室,与不同团队交流。下午三点,按照日程,杨平需要与考察团进行闭门座谈。
座谈会在一个小型会议室举行。长条桌两侧,一边是诺贝尔委员会成员,一边是杨平和他的核心团队。
“杨教授,”卡尔森教授开门见山,“您的系统调节理论确实具有革命性潜力。但委员会中有些成员担心,它可能过于理论化,临床应用前景不明。您如何回应这种担忧?”
杨平示意宋子墨打开投影。屏幕上显示着一张世界地图,上面标注着数十个光点。
“这些是正在应用系统调节理念的临床中心。”杨平说,“有些在测试个性化的免疫调节方案,有些在开发基于系统思维的诊断工具,有些在探索代谢与神经疾病的关联。虽然大多数还处于早期阶段,但已经积累了一些令人鼓舞的案例。”
他展示了几份匿名病例报告:一位患有复杂自身免疫病的女性,通过多系统调节方案病情得到控制;一位传统治疗无效的抑郁症患者,通过代谢和免疫调节改善了症状;甚至包括几个早期的癌症病例,系统调节作为辅助治疗显示出增强疗效、减轻副作用的潜力。
“这些不是大规模临床试验,不足以证明理论的普遍有效性。”杨平坦诚地说,“但它们是重要的概念验证,显示了新思维方向的可能性。科学进步往往从小规模的探索开始。”
萨拉博士提问:“您的理论强调‘整体性’和‘复杂性’,但这也带来了可重复性的挑战。每个患者都是独特的系统,如何确保治疗的可预测性?”
“这是一个关键问题。”杨平点头,“我们的回答是:人体虽然具有个体性,但同时有共性,通过更精细的分层和更智能的预测模型。传统医学倾向于将患者分类为有限的几种类型,但系统思维要求我们承认多样性,同时寻找共性模式。”
他展示了一个正在开发的患者分层系统:基于多组学数据(基因组、转录组、蛋白质组、代谢组、微生物组)和临床表型,将患者划分为数百种亚型。每种亚型有特定的系统失衡模式,对应着不同的调节策略。
“这听起来工作量巨大。”李教授说。
“是的,所以我们需要人工智能的帮助。”杨平切换画面,显示一个机器学习平台的界面,“我们正在训练模型,从海量数据中识别模式,预测干预效果。这不是要取代医生的判断,而是提供更强大的决策支持。”
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