精准预判疾病并发症并做好针对性治疗方案，一直是当下临床实践中的迫切需求。日前，宁波财经学院蒋雄飞博士与宁波市第二医院郑建军教授团队以及浙江大学郑波教授团队合作在非线性物理国际知名期刊 Chaos，Solitons and Fractals发表的文章《人类并发症网络的结构与动力学》（Structure and dynamics of human complication-disease network），详细介绍了运用复杂系统和临床数据来研究生物网络的非线性动力学行为，对疾病并发症进行量化建模。这为未来临床的疾病预防、诊断和治疗提出了新的方案。

“我们从临床医学知识数据库中收集了6715种疾病，疾病的并发症从数据库中的疾病描述中提取。一个节点表示一种疾病，节点之间将存在有向链接。”蒋雄飞介绍，据此，他们绘制了一个名为人类疾病并发症网络（HDCN）的有向图，用以代表上游疾病和其下游并发症之间的因果关系。“言简意赅地说，通过大量临床样本的分析，我们现在将各个疾病对应的并发症设置了链接关系，只要样本数据不断扩充，我们就可以从中找出并发症在不同条件下的规律和顺序，有针对性地匹配给不同患者。”

该研究团队多次对肺炎和慢性肺心病等呼吸道疾病的并发症进行了计算。他们发现，上消化道出血和多器官衰竭等看似与呼吸道没有关联的疾病，其实都是呼吸道疾病的并发症。“这些症状的原因及其关系极为复杂，因此，预测并发症对患者和医生在临床实践中至关重要。”论文的共同通讯作者之一、宁波市第二医院郑建军教授介绍，这些并发症与公众认知中的呼吸道并发症相去甚远，如果能够有效预判预警，则会对临床治疗有很大帮助。

据了解，当前该研究将分为多个阶段开展，研究者已绘制了人类疾病并发症网络并研究其拓扑特征、标记了疾病模块、进一步用布尔动力学模拟了疾病网络的动力学行为，能够详细地揭示模体在疾病系统中具有潜在功能。

郑建军介绍，下一步将进一步扩大样本规模，不断提升模型决策的精准度，“我们将对异质性节点的大型网络动力学进行全面的研究，并采用异步更新规则，还希望发展一个定量框架，从当前发现的疾病追溯到可能的原始疾病，并且让预测准确率再上新台阶”。（中国教育报-中国教育新闻网 记者 史望颖 通讯员 徐凯阳）