第9章 交叉学科合作项目的深化（1/2）

国际奖项的光环逐渐沉淀为日常研究的底气，顾言澈和苏念晴的学术视野也随着声誉的提升而不断拓宽。他们不再满足于仅在已有的领域内深耕，而是开始主动寻求更具挑战性、也更可能产生变革性影响的交叉学科合作。很快，机会便主动找上门来。

一封来自大学附属医院肿瘤中心主任的邮件，引起了他们的注意。这位资深临床专家在邮件中表示，拜读了他们发表在顶刊上的关于肿瘤微环境细胞互作的工作，深受启发。他提出，临床中存在一个亟待解决的难题：对免疫治疗反应的异质性巨大，目前缺乏有效的预测指标。他认为，顾言澈和苏念晴开发的计算模型和高精度实验技术，或许能为这一临床难题带来全新的解决方案。他诚挚邀请他们进行合作探讨。

这是一个极具吸引力的方向。将基础研究的工具应用于解决真实的临床问题，实现从“实验室到病床边”的转化，是许多生物学家的梦想。然而，这其中的挑战也显而易见：临床样本的复杂性、数据采集的标准化、以及基础研究者与临床医生在思维方式和目标上的差异，都是需要克服的障碍。

顾言澈和苏念晴没有贸然行动。他们先邀请这位肿瘤专家和他的团队到实验室进行了一次深入的研讨会。会议上，临床医生们描述了他们在日常工作中遇到的真实困境和积累的海量临床数据，而顾苏团队则展示了他们的技术平台和分析能力。双方都意识到，对方拥有自己亟需却缺乏的资源与视角：临床端有宝贵的样本和明确的临床问题，研究端有强大的分析工具和机制探索能力。

火花在碰撞中产生。他们决定共同申请一项大型的交叉学科研究基金，正式启动合作项目。顾言澈负责牵头设计整体的计算分析框架，如何利用自然语言处理技术挖掘临床病历文本信息，并整合基因组、病理影像等多组学数据，构建预后预测模型。苏念晴则主导实验部分，负责利用珍贵的临床样本库，开展高维度的单细胞测序和空间转录组分析，在微观尺度上验证模型预测并探索潜在机制。临床团队则负责提供高质量的临床数据、样本支持和研究设计中的临床终点把握。

项目启动后，真正的“深水区”才刚刚开始。每周的联合组会成了不同学科语言的“翻译”现场。临床医生习惯用“五年生存率”、“应答率”等指标，而计算科学家则满口“算法”、“特征选择”、“模型效能”。苏念晴和她的团队需要向医生们解释单细胞数据能揭示何种过去无法看到的异质性；顾言澈则需要让临床伙伴理解，为什么一个复杂的“黑箱”模型可能比简单的临床指标更有预测力。

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