第1091章 临床试验，解决部分患者治疗无法达到预期（1/2）

最终历经千辛万苦，临床试验的批件终于拿到了。

我林寻、花瑶和张宇，这三位江城大学附属医院疑难病症精准治疗小组成员，

终于有机会将他们基于“AI启明”发现的[特定神经递质名称]全身神经调节机制，

应用到真正的帕金森病患者身上。

临床试验初期，一切似乎都在朝着好的方向发展。

首批入组的几位患者，在接受了针对性的神经递质调节治疗后，症状都有了不同程度的改善，

这让整个团队都备受鼓舞。

只是，好景不长，随着更多患者的入组和治疗周期的延长，

一些棘手的问题开始浮现。

“林寻，你看这组数据。”

花瑶拿着最新的临床报告，眉头紧锁地走进办公室，

“这位患者，按道理说，他的[特定神经递质名称]水平异常非常典型，

和我们动物实验中反应最好的那一组模型很相似，但治疗效果却不理想，

震颤和僵直改善甚微。”

我林寻接过报告，迅速浏览。

我的速记能力让我能立刻回想起这位患者的所有基线数据和病史。

“确实奇怪。还有其他类似情况吗？”

“有，”

张宇也调出了AI分析系统，

“我们统计了一下，大概有15%的患者，治疗效果没有达到预期，

甚至有3位患者出现了轻微的症状反弹。”

办公室里的气氛再次凝重起来。

从模拟实验的成功，到动物实验的惊人效果，我们一路过关斩将，

却在最关键的临床试验阶段遭遇了“滑铁卢”。

“怎么会这样？”

花瑶有些沮丧，

“难道我们的理论基础有问题？”

我林寻没有立刻回答，

我闭上眼睛，特种兵的冷静让我强迫自己排除干扰，专注于问题本身。

“AI启明”也在我的意识中高速运转，

重新分析着所有临床试验数据，对比着有效患者和无效患者的各项指标差异。

“不，理论基础应该没问题。”

我林寻睁开眼，眼神锐利，

“动物实验的结果是扎实的。

现在的问题，可能出在个体差异上。

帕金森病的病因复杂，每个患者的基因背景、病程、合并症都不同。

我们之前的模型，可能过度依赖了[特定神经递质名称]这个单一靶点，

忽略了其他潜在的调节因素或干扰因素。”

张宇点头附和：

“没错，人体是一个极其复杂的系统。

我们现有的AI医生模型，比如早期肺癌、胃癌诊断那些“AI医生功能”，

更多是基于静态的影像或病理数据进行判断。

但帕金森这种动态的、全身性的神经调节，变量要多得多。”

“我们在研究帕金森问题时，日夜沉浸在海量且复杂的数据之中，”

我林寻再次想起了研究初期的困境，

“现在看来，我们面对的，是比想象中更海量、更复杂的临床个体数据。”

“那我们该怎么办？”

花瑶问道，眼中带着一丝焦急。

我林寻深吸一口气，目光重新变得坚定：

“调整方案。‘AI启明’，启动自适应学习模式，将所有临床试验数据，

包括这些效果不理想的病例，全部纳入深度分析，

重点挖掘影响疗效的潜在因素，建立个体化治疗预测模型。

我们不能指望一种方案适用于所有患者。”

“对！”

张宇精神一振，

“我们可以根据AI分析的结果，

为不同亚群的患者制定个性化的神经递质调节方案，

甚至联合其他靶点进行治疗！”

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