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第1332章 你两者都是（第2页）

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。”