精準預判疾病并發(fā)癥并做好針對性治療方案，一直是當下臨床實踐中的迫切需求。日前，寧波財經學院蔣雄飛博士與寧波市第二醫(yī)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國際知名期刊 Chaos，Solitons and Fractals發(fā)表的文章《人類并發(fā)癥網絡的結構與動力學》（Structure and dynamics of human complication-disease network），詳細介紹了運用復雜系統(tǒng)和臨床數據來研究生物網絡的非線性動力學行為，對疾病并發(fā)癥進行量化建模。這為未來臨床的疾病預防、診斷和治療提出了新的方案。

“我們從臨床醫(yī)學知識數據庫中收集了6715種疾病，疾病的并發(fā)癥從數據庫中的疾病描述中提取。一個節(jié)點表示一種疾病，節(jié)點之間將存在有向鏈接。”蔣雄飛介紹，據此，他們繪制了一個名為人類疾病并發(fā)癥網絡（HDCN）的有向圖，用以代表上游疾病和其下游并發(fā)癥之間的因果關系。“言簡意賅地說，通過大量臨床樣本的分析，我們現在將各個疾病對應的并發(fā)癥設置了鏈接關系，只要樣本數據不斷擴充，我們就可以從中找出并發(fā)癥在不同條件下的規(guī)律和順序，有針對性地匹配給不同患者。”

該研究團隊多次對肺炎和慢性肺心病等呼吸道疾病的并發(fā)癥進行了計算。他們發(fā)現，上消化道出血和多器官衰竭等看似與呼吸道沒有關聯的疾病，其實都是呼吸道疾病的并發(fā)癥。“這些癥狀的原因及其關系極為復雜，因此，預測并發(fā)癥對患者和醫(yī)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(yī)院鄭建軍教授介紹，這些并發(fā)癥與公眾認知中的呼吸道并發(fā)癥相去甚遠，如果能夠有效預判預警，則會對臨床治療有很大幫助。

據了解，當前該研究將分為多個階段開展，研究者已繪制了人類疾病并發(fā)癥網絡并研究其拓撲特征、標記了疾病模塊、進一步用布爾動力學模擬了疾病網絡的動力學行為，能夠詳細地揭示模體在疾病系統(tǒng)中具有潛在功能。

鄭建軍介紹，下一步將進一步擴大樣本規(guī)模，不斷提升模型決策的精準度，“我們將對異質性節(jié)點的大型網絡動力學進行全面的研究，并采用異步更新規(guī)則，還希望發(fā)展一個定量框架，從當前發(fā)現的疾病追溯到可能的原始疾病，并且讓預測準確率再上新臺階”。（中國教育報-中國教育新聞網 記者 史望穎 通訊員 徐凱陽）