第228章 预测的偏差与联盟的阳谋（1/2）

猕猴个性化实验的第二轮数据分析，带来了比预期更复杂的结果。当凌景宿团队将那些在第一次个性化干预中表现出积极响应的猕猴数据，输入到最新整合了开源社区GNN模块的“第三只眼”模型中进行回顾性验证时，模型对其中一只猕猴的预测置信度意外地大幅下降。模型认为，根据该猕猴的基线网络特征，个性化参数本应产生更显着的效应，而实际观察到的效应强度虽然不错，却低于模型预期。

“预测出现了偏差。”李维指着模型输出的概率分布图，困惑中带着一丝兴奋，“不是失败，而是模型‘高估’了。这说明我们的模型可能捕捉到了某些重要的网络特征，但这些特征与实际行为效应之间的映射关系，比模型当前假设的更微妙，或者受到了其他未建模因素的调节。”

凌景宿立刻要求团队对这只“预测偏差”猕猴的数据进行最细致的剖析。他们比较了其与预测准确的猕猴在遗传背景、术前行为基线、术后恢复轨迹、局部炎症指标、甚至肠道菌群初步测序结果上的差异，但未发现显着区别。

直到一位专注于神经胶质细胞电生理的研究员提出：“会不会是星形胶质细胞的钙波活动差异？它们不直接产生动作电位，但通过调节细胞外离子浓度和神经递质摄取，深刻影响局部神经微环境和突触可塑性。我们的EEG和植入体电极主要记录神经元活动，对星形胶质细胞的间接效应不敏感。”

这是一个全新的思路。星形胶质细胞作为大脑的“多功能支持细胞”，其动态活动与神经元的紧密耦合，是当前神经科学的前沿难题，更不用说在体实时监测其复杂钙信号了。

“我们现有的数据无法验证这个假说。”凌景宿承认，“但这提示我们，个体差异可能隐藏在大脑更基础的‘基础设施’层面。通知合作的基础神经科学团队，看是否有非侵入性或微创的星形胶质细胞活动间接标志物成像技术，可以整合进我们未来的实验设计。同时，将‘预测偏差’案例作为开源社区的一个‘挑战问题’发布，看看全球同行是否有新颖的建模思路。”

科学的魅力在于，每一次“失败”或“偏差”，都可能指向一个更深层、更根本的未知领域。

与此同时，NeuraDapt材料疲劳效应的机理研究陷入了短暂的僵局。科恩博士的团队初步排除了交联键弛豫时间变化的主要假说，但新的假设需要更精密的分子动力学模拟和定制化的材料改性实验来验证，这超出了原定的项目时间表。

“我们需要额外三个月，以及约百分之二十的预算追加。”科恩博士在联合工作组会议上直言不讳，“科学发现有时不按计划书走。如果沈氏希望彻底解决这个问题，而不仅仅是将它标记为‘已知风险’，我们需要更深入的投入。”

沈瓷没有犹豫太久。“批准追加资源和时间。但要求联合工作组每月提交详细进展报告，并明确下一阶段的验证节点。我们要的是根本解决方案，不是权宜之计。”他知道，在这个节骨眼上，对长期关键技术难题的攻坚，本身就是一种战略定力的展示，能向合作伙伴和潜在投资者传递信心。

然而，埃琳娜在数据领域的布局，以更迅猛的姿态展开了。她不仅推动了那个大规模真实世界数据计划，更联合了欧洲三家顶尖医疗人工智能公司，共同宣布成立“神经疾病数字生物标志物联盟”。该联盟的核心目标，正是利用海量临床数据，开发能够早期诊断、预测疾病进展和评估治疗效果的AI算法模型。

“她将‘数据价值’直接与‘产品化’和‘监管认可’挂钩了。”王秘书分析报告时语气严峻，“数字生物标志物一旦获得药监局或类似机构认可，就可以作为临床试验的替代终点或辅助评估工具，价值巨大。她这是在构建一个从数据采集、算法开发到监管应用的完整闭环生态，将我们还在探索机理的‘精品数据’路线，挤压到更边缘的‘早期研究’位置。”

这是一个更高维度的竞争。埃琳娜不再仅仅强调数据规模，而是开始构建基于数据的、具有明确商业和监管价值的产出体系。

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