當醫生面對一個早期癌癥病人時，第一個問題往往是：癌細胞的侵略有多高？轉移的概率大不大？病人需要積極的治療，還是更溫和的方案？m日和ct雖然能顯示腫瘤的大小和形狀，但無法準確估量它潛在的侵略。國範德堡大學維託教授的數學模型發現。癌細胞的侵略不僅在基因變異本，周圍的微環境也決定了它的構和侵略，只要改變其中一個變量。比如含氧量，就能調整腫瘤的侵略。

烏克蘭數學家羅曼在25年前提出的“非線調度算法”（一種“最優化算法”，在千上萬的變量和限制中求取最高效率），最近被德國研究員倫伯特用來計算放療線的角度、強度、持續時間，以最大效率地毀滅腫瘤，而不傷及邊緣的健康組織。這個系統已經在德國一些醫院的放療科得到應用。

更令人振的是馬里蘭大學應用數學系教授多倫.利維（doron levy）的慢粒細胞白病（cml）模型。cml是最“簡單”的癌癥，因爲它只涉及單一的基因變異。2001年，一種“格列衛”的靶向藥發明之後，慢白病患者的5年生存率從50%提升到95%。但問題是，病人必須長期依賴格列衛，一旦停止用藥，中的癌細胞數量就會恢復到治療前的水平，甚至更高。一旦病人對格列衛產生耐藥，況就會變得很可怕。

多倫.利維教授的模型，基本上是讓病人的免疫系統取代格列衛對抗癌細胞，從而擺對格列衛的依賴。他花了4年時間跟蹤收集和分析cml病人在服用格列衛期間的免疫反應狀態。最後他發現，剛診斷的時候，病人的免疫系統非常薄弱，但一旦開始服用格列衛，病人的抗白病免疫反應不斷增強，到達一個峰值之後又慢慢回落。在此期間，癌細胞還在，但相對量的狀態導致免疫系統的警惕減弱。這個時候，一支簡單的癌癥疫苗（病人在診斷初期的，把裡面的癌細胞殺死之後，重新回輸到病人）就可以重新激活免疫系統。這個模型的關鍵在於爲病人計算注疫苗的最好時機，在它指導下的免疫治療方案很有可能最終治癒白病。

當然這些果都沒有進主流醫學界的視野，就連周易也是看了克莉汀*凱爾隨帶來的資料，纔有了一定的瞭解。在場的這些專家學者，甚至包括老師兄葉得草、大將軍這些牛人在，一個個都聽得兩眼發直，幾乎要被征服了。

一千個病人就有一千種治療方法？那咱們還爭什麼，不都了小孩子過家家，玩來玩去都是稚啊？太傷自尊了不過必須得承認，這人不僅大，智商也夠高！

站起，周易大力地鼓起掌來：“講得太好了，凱爾博士，您是一位優秀的醫學家，更是一名了不起的數學家！我想您加項目組，是沒有人會反對了”(未完待續……)