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座谈会在一个小型会议室举行。
长条桌两侧，一边是诺贝尔委员会成员，一边是杨平和他的核心团队。
“杨教授，”
卡尔森教授开门见山，“您的系统调节理论确实具有革命性潜力。
但委员会中有些成员担心，它可能过于理论化，临床应用前景不明。
您如何回应这种担忧？”
杨平示意宋子墨打开投影。
屏幕上显示着一张世界地图，上面标注着数十个光点。
“这些是正在应用系统调节理念的临床中心。”
杨平说，“有些在测试个性化的免疫调节方案，有些在开发基于系统思维的诊断工具，有些在探索代谢与神经疾病的关联。
虽然大多数还处于早期阶段，但已经积累了一些令人鼓舞的案例。”
他展示了几份匿名病例报告：一位患有复杂自身免疫病的女性，通过多系统调节方案病情得到控制；一位传统治疗无效的抑郁症患者，通过代谢和免疫调节改善了症状；甚至包括几个早期的癌症病例，系统调节作为辅助治疗显示出增强疗效、减轻副作用的潜力。
“这些不是大规模临床试验，不足以证明理论的普遍有效性。”
杨平坦诚地说，“但它们是重要的概念验证，显示了新思维方向的可能性。
科学进步往往从小规模的探索开始。”
萨拉博士提问：“您的理论强调‘整体性’和‘复杂性’，但这也带来了可重复性的挑战。
每个患者都是独特的系统，如何确保治疗的可预测性？”
“这是一个关键问题。”
杨平点头，“我们的回答是：人体虽然具有个体性，但同时有共性，通过更精细的分层和更智能的预测模型。
传统医学倾向于将患者分类为有限的几种类型，但系统思维要求我们承认多样性，同时寻找共性模式。”
他展示了一个正在开发的患者分层系统：基于多组学数据（基因组、转录组、蛋白质组、代谢组、微生物组）和临床表型，将患者划分为数百种亚型。
每种亚型有特定的系统失衡模式，对应着不同的调节策略。
“这听起来工作量巨大。”
李教授说。
“是的，所以我们需要人工智能的帮助。”
杨平切换画面，显示一个机器学习平台的界面，“我们正在训练模型，从海量数据中识别模式，预测干预效果。
这不是要取代医生的判断，而是提供更强大的决策支持。”
座谈持续了两个小时。
委员会成员的问题一个接一个，从理论基础到临床实践，从技术挑战到伦理考量。
杨平和团队一一回应，不回避困难，也不夸大成就。
最后，卡尔森教授说：“杨教授，我还有一个私人问题。
您决定不去斯德哥尔摩领奖，这在诺奖历史上很少见。
能告诉我们真正的原因吗？”
会议室安静下来。
所有目光都聚焦在杨平身上。
杨平思考片刻，缓缓开口：“这不是对诺贝尔奖的不尊重，恰恰相反，是因为我太尊重它所代表的精神，对科学探索的认可。
而这种探索，在我理解中，发生在实验室里，发生在临床一线，发生在与团队和患者的日常互动中。”
他看着窗外的研究所庭院，几个年轻研究员正边走边讨论，手势激动。
“如果我去斯德哥尔摩，我会站在聚光灯下，发表演讲，接受祝贺。
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