“目前临床影像学的问题是。它并不能检测到所有的肿瘤，很多癌细胞是隐藏在水面之下的，这意味着医生在理解病人的肿瘤时，很多信息是丢失的，不仅手术无法切除全部肿瘤，其他治疗方式也受到限制。所以，我想设计一个模型，让医生看到“深水以下”的情况。当然，这是一个数学模型”

开始总是最艰难的，可当进入状态后。她这个演讲者和听众很快就共同走进了她的数学世界。

克莉丝汀*凯尔的重点研究对象是脑神经胶质瘤。这是最常见的一种恶性脑肿瘤，也是最凶险的，因为扩散性极强。它在脑子里像一张慢慢伸开的手，待到确诊时，往往伴随数百种基因变异，而且临床影像检测仪器如mri（核磁共振）只能揭示冰山一角，99.9%的癌细胞是无法显示的。

这种脑肿瘤与之前曾鸣坚持的‘人脑不死论’其实并不矛盾，曾鸣他们所谓的人脑，其实已经不是物理性质的大脑。而是包含了精神、灵魂概念的抽象化人脑，可尽管如此，她的演讲也让曾鸣很感兴趣，听得非常认真。

她的模型其实是一组偏微分方程式。根据一个病人的mri历史数据，计算癌细胞在脑组织内分裂与扩散的速度，模拟它的扩散路径，不仅能显示癌细胞在颅内的当前真实分布（包括mri不可见的部分）。还能计算出它下一步最可能入侵的位置和速度。

它能准确预测出一个病人还能活多久，而不是给出一个笼统的“中位生存期”，更重要的是。它能预测一个病人对于放疗的反应和效果。按照目前的标准程序，一个脑癌病人必须接受6周一次的脑部放疗，这往往伴随有严重的副作用，但她的模型显示，一些肿瘤进展缓慢的病人，减少放疗次数也可以达到同样的效果，而一些肿瘤进展较快的病人则适宜一天两三次的低剂量放疗，以提高生存期。

这个模型的另外一个好处在于，可以让病人避免尝试危险而毫无希望并且价格昂贵的手术。脑手术的风险很大，可能导致瘫痪，影响视力或者说话能力。有时候，不治疗反而是最好的治疗，可以节省很多无谓的痛苦。

对一名癌症病人来说，标准化的治疗方案是一个残酷而无奈的选择。他们往往要走许多弯路，才找到一个对的治疗方案，而等他们找到时，很可能已经没有多少时间了，反之如果没有浪费这些时间，病人或许可以做一些更有意思的事情，享受生活、享受美食、享受亲情

这就是目前医学的现实它从来不为个人而存在。但克莉丝汀*凯尔的数学模型证明，个性化治疗未必要等到科学家破译所有的基因密码之后才能展开，以当前的技术手段，虽然很难治愈癌症，但至少能最大限度地放大疗效，减少对病人的伤害。而且这个数学模型的建立，可以更有效率地帮助癌症研究者达成攻克癌症的目标，比如台下这些刚才还因为‘路线’之争，一个个面红耳赤，此刻却都在认真听她演说的专家学者；无论他们是在关注她的研究成果还是高耸的胸部，克莉丝汀*凯尔都认为是一种成功。

“如果把病人看成一个整体，你会发现一切毫无规律而言，相同的癌症在不同的病人体内，生长和扩散模式可能完全不同。但从个体的角度看，其实每个病人体内的癌细胞，其生长和扩散模式都是有迹可循的，可以在很大程度上降低我们攻克癌症的难度。”

打开笔记本接上投影仪，克莉丝汀*凯尔开始展示她的研究成果。事实上，她的数学模型非常简洁，只有两个关键参数，但预测结果却惊人地准确，在多达1350多个病人的身上得到了验证。

“数学有着惊人的预测能力。”

克莉丝汀*凯尔努力让自己的声音更具女性魅力，在愉悦这些老家伙的同时，争取到更多的时间和机会来推广自己的研究：“让我们想象一下天气预报吧。如果将来有这样一个模型。只要输入一个病人的数据，无论mri或者基因测试结果，它就会自动分析肿瘤的行为模式，模拟肿瘤如何生长、扩散、转移，预测病人的预后，计算最佳的药物组合与治疗方案。到时候，1000个病人就会有1000种不同的治疗方案。我们将可以彻底抛弃那些模式化、僵化的治疗程式，事实上，它们从来就是缺乏科学性的。””还有，我大胆做出一个设想。如果大家能够接受我的研究成果，或许会减少大家的争论，让流派之争在伟大的数学面前泯灭于无形？”

克莉丝汀*凯尔的华夏文真的很棒，听到这里，连周易都不觉点了点头，程栋很能干啊，这位女医学家出现的太及时了。

克莉丝汀*凯尔提出的并不只是一个美好的设想。事实上，一些数学模型已经为一些困扰医生多年的实际问题提供了可能的答案，甚至解决方案。比如。到底什么程度的化疗对病人是有益的？美国弗吉尼亚大学的研究者曾经利用癌症的基因分析设计了一个数学模型，预测同一种化疗药物对于不同病人的有效率，准确度高达85%。这个模型已经在膀胱癌和乳腺癌中得到验证，并且有适用于所有癌症类型的潜力。很快将进入临床试验。

当医生面对一个早期癌症病人时，第一个问题往往是：癌细胞的侵略性有多高？转移的概率大不大？病人需要积极的治疗，还是更温和的方案？mri和ct虽然能显示肿瘤的大小和形状，但无法准确估量它潜在的侵略性。美国范德堡大学维托教授的数学模型发现。癌细胞的侵略性不仅在基因变异本身，周围的微环境也决定了它的构成和侵略性，只要改变其中一个变量。比如含氧量，就能调整肿瘤的侵略性。

乌克兰数学家罗曼在25年前提出的“非线性调度算法”（一种“最优化算法”，在成千上万的变量和限制中求取最高效率），最近被德国研究员伦伯特用来计算放疗射线的角度、强度、持续时间，以最大效率地毁灭肿瘤，而不伤及边缘的健康组织。这个系统已经在德国一些医院的放疗科得到应用。

更令人振奋的是马里兰大学应用数学系教授多伦.利维（doronlevy）的慢性粒细胞白血病（cml）模型。cml是最“简单”的癌症，因为它只涉及单一的基因变异。2001年，一种叫“格列卫”的靶向药物发明之后，慢性白血病患者的5年生存率从50%提升到95%。但问题是，病人必须长期依赖格列卫，一旦停止用药，血液中的癌细胞数量就会恢复到治疗前的水平，甚至更高。一旦病人对格列卫产生耐药性，情况就会变得很可怕。

多伦.利维教授的模型，基本上是让病人的免疫系统取代格列卫对抗癌细胞，从而摆脱对格列卫的依赖。他花了4年时间跟踪收集和分析cml病人在服用格列卫期间的免疫反应状态。最后他发现，刚诊断的时候，病人的免疫系统非常薄弱，但一旦开始服用格列卫，病人体内的抗白血病免疫反应不断增强，到达一个峰值之后又慢慢回落。在此期间，癌细胞还在，但相对少量的状态导致免疫系统的警惕性减弱。这个时候，一支简单的癌症疫苗（病人在诊断初期的血液，把里面的癌细胞杀死之后，重新回输到病人体内）就可以重新激活免疫系统。这个模型的关键在于为病人计算注射疫苗的最好时机，在它指导下的免疫治疗方案很有可能最终治愈白血病。

当然这些成果都没有进入主流医学界的视野，就连周易也是看了克莉丝汀*凯尔随身带来的资料，才有了一定的了解。在场的这些专家学者，甚至包括老师兄叶得草、成大嘴成将军这些牛逼人物在内，一个个都听得两眼发直，几乎要被她征服了。

一千个病人就有一千种治疗方法？那咱们还争什么，不都成了小孩子过家家，玩来玩去都是幼稚啊？太伤自尊了不过必须得承认，这女人不仅胸大，智商也够高！

站起身，周易大力地鼓起掌来：“讲得太好了，凯尔博士，您是一位优秀的医学家，更是一名了不起的数学家！我想您加入项目组，是没有人会反对了”（未完待续）