錢江晚報·小時新聞通訊員 徐凱陽
南美洲扇動翅膀的蝴蝶，可能會給美國的得克薩斯州帶來一場颶風。一個微小的變化就能影響事物的發展，這是大家都耳熟能詳的蝴蝶效應。
在醫學上，併發症的產生就與這一非線性物理效應有著異曲同工之處。顧名思義，併發症是由疾病、治療或手術誘發的、未曾預料到的疾病，具有很強的不確定性和可變性。
「由於受到患者體質、生活習慣、居住環境等多方面的影響，併發症現在還很難實現精準研判，主要還是依賴醫生的臨床經驗，這也給不少缺乏臨床經驗的新入職醫生出了『難題』。」寧波市第二醫院張景峰教授說，如何更精準的預判疾病併發症並做好針對性治療方案，一直是當下臨床實踐中的迫切需求。
不過，這一難題現在有望通過建立大數據模型計算來解決。
日前，寧波財經學院蔣雄飛博士與寧波市第二醫院鄭建軍教授團隊以及浙江大學鄭波教授團隊合作在非線性物理Top期刊《Chaos, Solitons and Fractals》（影響因子9.922，中科院一區）發表的文章《Structure and dynamics of human complication-disease network》（人類併發症網路的結構與動力學），詳細介紹了運用複雜系統和臨床數據來研究生物網路的非線性動力學行為，對疾病併發症進行量化建模，這為未來臨床的疾病預防、診斷和治療提出了新的方案。
「偶然的一次學術交流活動，讓我萌生了運用複雜性理論來研究併發症的想法。」蔣雄飛介紹，在早期模型驗證中，他們就發現肺炎導致的併發症和後遺症很多，當看到心血管疾病等常見慢性疾病也是併發症的時候，研究團隊感到十分疑惑，甚至對模型的準確性產生了懷疑，研究一度陷入停滯。
「這看起來好像毫不相干，所以我們也不是很確定是哪裡出了問題。」蔣雄飛說，「直到找到2015年《JAMA》上有國外學者發表論文論證了『肺炎的臨床影響導致心血管疾病的風險增加』這個結論，這與我們的研究結論不謀而合，這就證明了我們的模型和結論都是正確的！」
人類疾病併發症的網路圖
有了權威期刊的「驗證」，蔣雄飛團隊幹勁更足了。
「我們從臨床醫學知識資料庫中收集了6715種疾病，疾病的併發症從資料庫中的疾病描述中提取。一個節點表示一種疾病，節點之間將存在有向鏈接。」蔣雄飛介紹，據此，他們繪製了一個名為人類疾病併發症網路（HDCN）的有向圖，用以代表上游疾病和其下游併發症之間的因果關係。「言簡意賅的說，通過大量臨床樣本的分析，我們現在將各個疾病對應的併發症設置了鏈接關係，只要樣本數據不斷擴充，我們就可以從中找出併發症在不同條件下的規律和順序，針對性的匹配給不同患者。」
研究團隊多次對肺炎和慢性肺心病等呼吸道疾病的併發症進行了計算。他們發現，上消化道出血和多器官衰竭等這些看似與呼吸道沒有關聯的疾病，其實都是它們的併發症。
「這些癥狀的原因及其關係極為複雜，因此，預測併發症對患者和醫生在臨床實踐中至關重要。」論文的共同通訊作者之一、寧波市第二醫院鄭建軍教授介紹，這些併發症與公眾認知中的呼吸道併發症相去甚遠，如果能夠有效預判預警，則會對臨床治療有很大幫助。
由病毒性心肌炎和急性胰腺炎所構成的併發症系統，以及布爾動力學行為，該系統呈現顯著的非線性效應。
據了解，當前該研究將分為多個階段開展，研究者已繪製了人類疾病併發症網路並研究其拓撲特徵、標記了疾病模塊、進一步用布爾動力學模擬了疾病網路的動力學行為，能夠詳細地揭示了模體在疾病系統中具有潛在功能，譬如它能控制對外部刺激的響應並對病情進程產生影響，可能通過級聯耦合過程將初始擾動放大，併產生嚴重後果。
「現在研究中布爾動力學的更新規則是同步和同質化的，然而，在臨床實踐中，併發症的進展顯然是不同步的。」鄭建軍介紹，下步將進一步擴大樣本規模，不斷提升模型決策的精準度，「我們將對異質性節點的大型網路動力學進行全面的研究，並採用非同步更新規則，還希望發展一個定量框架，從當前發現的疾病追溯到可能的原始疾病，並且讓預測準確率再上新台階」。
「我們也期待未來這一技術可以應用到開發新的疾病預防、診斷和治療策略上。」蔣雄飛說。
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