艾琳娜的案例报告继续在《医学》上动态更新。

  三博研究所收到一封律师函，发函方是美国一家大型医疗集团，旗下拥有数十家癌症筛查中心和很多家肿瘤专科医院。

  函件措辞礼貌而冰冷，指出杨平团队发布的“未经充分验证的预防方案”，可能导致高风险患者延误标准预防性手术，构成“潜在医疗风险”，要求三博研究所“撤销动态更新的论文”，并且发文消除对公众的误导。

  宋子墨将函件放在杨平桌上，“肿瘤治疗是他们的重要业务，艾琳娜的成功如果被复制，这块业务可能会萎缩。”

  杨平扫了一眼函件：“不用理他们，他们以为他们是谁呢？我们在研究所官网上做出申明，我们所有公开发表已经明确标注研究性质，患者艾琳娜·沃尔科娃是在完全知情同意下参与实验，以后对任何法律上的质疑将不做任何回复与关注。”

  紧接着，社交媒体上出现了“专业分析”：有肿瘤学者撰文，详细计算了单案例成功的概率，结论是“即使完全无效的方案，也有一定概率在单个患者身上观察到看似积极的结果”；有患者权益组织发声，一方面赞扬新选择，另一方面担忧“这会不会让保险公司拒绝报销标准药物治疗及手术，强迫患者选择更便宜但未经验证的新方法”；还有阴谋论者将《黄帝内经》热潮联系起来，宣称“这一切都是东方神秘主义对西方理性医学的渗透”。

  而在学术界，裂痕同样开始产生。

  国际肿瘤协会发表声明，肯定杨平团队工作的“创新性”，但强调“目前对于癌前病变，预防性手术仍是当前唯一被大规模证据支持的可降低死亡率的干预措施”，呼吁“开展严谨的多中心随机对照试验之前，不应改变临床实践”。

  但另一方面，超过一百位肿瘤研究者联署公开信，发表于《科学》杂志网站。

  信中写道：“艾琳娜案例的重要性不在于它证明了某种疗法的有效性，而在于它展示了一种全新的医学模式的可能性，基于系统调节而非对抗、器官切除等策略，它不仅可以用于治疗，还可以用于预防，将治疗与预防形成一体。这种医学模式转换的潜在价值如此巨大，以至于我们有伦理责任加速其验证，而不是用陈旧的方法论缓慢拖延。”

  杨平没有参与公开辩论，他依旧专注于自己的研究，关于K疗法的系统研究进一步扩大。

  由宋子墨负责启动新的研究计划，这是针对林奇综合征携带者的大规模多中心随机对照试验的设计。他们需要确定纳入标准、干预方案、对照设置、终点指标。与传统试验不同，他们不仅要评估癌症发生率这种硬终点，还要设计一套系统健康状态的复合指标：TIM表达谱稳定性、免疫微环境特征、代谢组学轨迹、甚至患者报告的生活质量与功能状态。

  目前来说，林奇综合征患者是最好的癌前研究案例，因为杨平有能力设计出针对他的K因子。

  唐顺负责深入挖掘艾琳娜案例的机制。他们研究艾琳娜持续监测的所有数据：每周的血液多组学、每月的粪便微生物组、每日的可穿戴设备记录，心率变异性、睡眠结构、活动量，等等。

  他们需要回答一个核心问题，调节信号是如何在全身产生连锁反应的？从TIM结合，到结肠腺瘤消退，这中间有多少条传递路径？是否存在一个系统协调性的主控节点？”

  杨平亲自负责探索更根本的问题：如果“系统调节”的假说成立，那么对于没有明确遗传缺陷、但处于亚健康或慢性病状态的人群，是否也存在类似的“调节干预”可能？

  西医擅长定义疾病，中医擅长描述失衡。

  但在这两者之间，存在巨大的灰色地带，比如长期疲劳、代谢指标临界异常、慢性轻度炎症、年龄相关的功能减退。这些状态尚未构成疾病，但已偏离健康。传统医学要么等待疾病发生再干预，要么给予笼统的生活方式建议。如果我们能用系统调节的方法，精准地将这些状态调回健康轨道呢？

  这些与肿瘤无关，但是从“调节”理论的本质来看，它们是一样的。

  而且这种轻微的失衡是研究调节理论的最佳案例。

  杨平调出一组数据：来自三博研究所体检中心的十万份年度体检资料，其中标记为“亚健康”状态的占38%。对这些数据进行初步分析发现，亚健康人群的血液免疫细胞亚群分布、炎症因子谱、代谢小分子谱，与健康人群存在显着但微妙的差异。

  这些差异不是随机的，它们呈现出几种特定的偏离模式。比如代谢惰性模式、免疫低度激活模式、神经内分泌张力模式。每一种模式，都可能对应着一套特定的系统状态逻辑。

  陆小路对杨平的扩大研究范围，提出疑问：“教授，我们连癌症的调节都还没完全搞明白，就要扩展到亚健康？这是不是太激进了？”

  杨平思考问题的深度明显超过他们很多，因为要做到调节，必须有一个前提条件，对这种疾病的基础研究已经存在一些零散的原理性的成果可以应用，否则要从头去研究这些机制，然后将机制连接打通构成系统是一个极其庞大的工程。

  而采用广撒网式的研究，充分利用现有的医学知识，才能够进行单点或多点突破。

  “我们需要多线并行。”杨平说，“而且亚健康状态的调节可能比癌症调节更简单，按照我们的理论，它们在本质上是一样的，亚健康状态系统偏离程度更浅，纠错所需信号更温和，反馈机制更完整，需要用于调节的参数和机制更少。研究它，反而可能帮助我们理解调节的基本原理。”

  陆小路经杨平这么解释，明白了杨平的苦心，杨教授看问题是直达本质，已经不是使用传统思维。

  就在这时，曼因斯坦从柏林发来紧急消息。

  “教授，有个情况你需要知道。”视频里的曼因斯坦神色凝重，“欧洲药品管理局的一位高级顾问私下透露，有几家大药企正在游说希望将基于你们的调节理论的任何药物或治疗方案纳入‘孤儿药’或‘突破性疗法’的加速审批通道，但同时他们也在推动将‘系统调节’的疗效评估标准，与传统化疗、靶向药的标准统一化。”

  杨平立刻明白了其中的陷阱：“也就是说，他们希望用传统标准来评价调节疗法？可对于预防性应用，这些指标根本不适用。这样，他们提前对系统调节理论延伸出来的药物和治疗做了隐性约束，不能进入任何你疾病预防性治疗，只能局限在肿瘤治疗领域，降低新疗法对他们现有技术的打击。”

  “正是如此。”曼因斯坦点头，“如果游说成功，监管机构可能要求你们用一把旧尺子来丈量成果。更糟的是，这些药企自己的管线里，有大量传统阻断思路的新药物。他们想搭你们的顺风车，让监管认可他们的这些新药，然后将这些药物也纳入你的调节理论范围，故意混淆，达到快速上市的目的。”

  这是资本看到了风口，但想按照自己的逻辑塑造它。

  “我们需要提前定义标准。”杨平果断说，“在新的研究计划设计中要明确写入我们提出的‘系统健康状态指标’，并开始游说监管机构接受这套新评估体系。同时，我们要公开发文，厘清‘TIM调节’与‘传统阻断’的根本区别，前者是系统对话，后者仍是靶点攻击。”

  为了争取话语权，三天后，杨平在《自然·医学》上发表了一篇观点文章，标题直白：《K疗法：全新医学模式的实践》

  文章清晰地画出技术路径：TIM作为细胞身份状态的信号枢纽→设计调节剂微调其构象与信号输出→目标是“恢复细胞身份逻辑的正常化”，触发系统自我秩序重建。这是“对话与纠错”。

  文章用艾琳娜案例的数据展示，观察到的是腺瘤细胞“良性化”、系统熵值降低、全身协同性提高，而非简单的细胞死亡。文末呼吁：“监管科学需要与生物医学的范式演进同步。对于系统层面的干预，我们需要系统层面的评估工具。而不是将这种新理论与传统理论进行混淆。”

  美国FDA药物评价与研究中心的一位副主任在推特上转发了文章，并评论：“我们确实需要思考当治疗的目标从‘消除病灶’转向‘恢复系统健康’时，我们的审评框架该如何适应？这不仅是科学问题，也是伦理和社会问题。”

  “新计划”的草案提交给全球十二家顶尖医疗中心征询意见时，收到了超过三百条修改建议。争论的焦点集中在对照组的设置。

  传统派坚持对照组应为“标准监测”，即定期肠镜，发现进展即手术。他们认为这是当前公认的标准，任何新方案都必须与之比较。

  他们还提出了一个激进的观点：对照组应该是“标准监测  生活方式干预”。他们的理由是，既然调节疗法的核心理念是恢复系统健康，那么单纯比较“药物调节”与“被动监测”是不公平的，因为健康的生活方式，比如饮食、运动、压力管理本身就有身体调节作用。真正的科学问题应该是：在优化生活方式的基础上，额外的精准调节剂能带来多少增量收益？

  “这会让试验设计变得极其复杂。”宋子墨皱眉，“生活方式干预很难标准化，依从性难以控制。”

  最终新计划采纳了分层设计：所有入组患者都接受基础的健康教育；然后随机分为三组：标准监测、标准监测  结构化生活方式干预、结构化生活方式干预  个性化系统调节。主要终点是五年结直肠癌发生率，但预设了多达十七个次要终点，涵盖病理逆转、系统稳定性指标、生活质量等。

  方案公布后，引发了方法论上的热烈讨论。

  《柳叶刀》专门刊发社论，称其为“首个试图整合生物医学、行为科学和系统思维的超级临床试验”，认为无论结果如何，其设计思路本身将推动临床研究方法论的进步。

  就在试验筹备紧锣密鼓进行时，一个陌生人联系了杨平。

  来电者是陈启文，一位旅美华人，斯坦福大学生物工程系讲席教授，同时也是世界上最早将人工智能用于药物发现的先驱之一。

  “杨教授，我关注你的工作很久了。尤其是你们提出的‘系统调节’理念和‘生命逻辑模拟器’。我有一个提议，或许能大大加速这一切。”

  陈启文介绍，他的团队开发了一个名为“深度生命网络”的人工智能平台。这个平台不同于传统的、基于已知通路的知识图谱，而是通过无监督学习，从海量的单细胞多组学数据、蛋白质互作数据、临床结局数据中，自主挖掘出细胞状态转移的潜在规则和关键调控节点。

  “简单说，”陈启文道，“你们的‘生命逻辑模拟器’是从一个理论假说（身份验伪）出发，构建模型，然后验证。我们的‘深度生命网络’是从数据海洋出发，让AI自己发现规律，然后由我们解读。两者结合，或许能产生奇效。”

  他提出了一个具体合作方案：由三博提供艾琳娜等高维度时间序列数据，以及“新计划”将产生的海量数据；由他的团队用“深度生命网络”进行分析，目标是找出“系统从紊乱态向健康态迁移”的共性路径、关键枢纽和预测性生物标志物。

  “这能帮助我们理解，为什么调节对有些人效果好，有些人效果差；为什么有些病灶消退，有些顽固；以及最重要的，”陈启文顿了顿，“如何设计出更智能、更自适应的调节方案，不是固定的剂量和频率，而是能根据实时生物反馈动态调整的‘闭环调节系统’。”

  可是陈博士说的这些，南都医大的以数字人为基础的AI早就做到了，生命模拟器只不过是这种数字人的简化版，用于他简单模拟一些实验。

  而且，这个陈博士根本没有理解杨平的调节理论，杨平没有兴趣跟他合作。


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