疾病發(fā)生發(fā)展的背后，影響因素往往錯綜復(fù)雜。如果從網(wǎng)絡(luò)角度，將每個因素看成一個個“節(jié)點”，將它們之間的聯(lián)系看作一條條“邊”，那么人類或許能夠從新的角度探究疾病形成的內(nèi)在機理。

不久前，北京雁棲湖應(yīng)用數(shù)學(xué)研究院教授鄔榮領(lǐng)及其帶領(lǐng)的統(tǒng)計團隊和北京林業(yè)大學(xué)博士研究生吳雙創(chuàng)新運用數(shù)學(xué)手段，構(gòu)建了統(tǒng)計物理學(xué)網(wǎng)絡(luò)模型idopNetworks，利用丘成桐及其合作者發(fā)展出的GLMY同調(diào)理論（GLMY homology theory），分析不同疾病的代謝網(wǎng)絡(luò)模型，探究各個因素及其相互作用對人類疾病的影響。該研究成果近日以“復(fù)雜疾病的代謝物理學(xué)”（The metabolomic physics of complex diseases）為題發(fā)表在《美國國家科學(xué)院院刊》（PNAS）上，為解析復(fù)雜疾病成因、指導(dǎo)復(fù)雜疾病治療及相關(guān)藥物設(shè)計提供了嶄新思路。

不同于現(xiàn)有低維度網(wǎng)絡(luò)模型，該團隊構(gòu)建的統(tǒng)計物理網(wǎng)絡(luò)模型實現(xiàn)了兩大創(chuàng)新。首先，構(gòu)建了全面、動態(tài)的網(wǎng)絡(luò)模型，將疾病看成一個由許多因子（如代謝物質(zhì)）構(gòu)成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，通過引入進化博弈論原理，將系統(tǒng)中每一個因子的作用分解成兩個組成部分，包括該因子自身的作用，即獨立效應(yīng)；以及共存因子對它的影響，即依賴效應(yīng)；由此，可清晰地反映每個因子對系統(tǒng)的貢獻。隨后，團隊將前者作為“節(jié)點”，后者作為“邊”，構(gòu)建出一個全方位、個性化網(wǎng)絡(luò)，將其稱為idopNetworks。其第二個創(chuàng)新點在于引入代數(shù)拓?fù)渲械耐{(diào)理論分析網(wǎng)絡(luò)。團隊利用丘成桐先生及其合作者最新發(fā)展出的GLMY同調(diào)理論，整合入有向圖論（directed graph theory）等數(shù)學(xué)理論，分析網(wǎng)絡(luò)中一個因子向另一因子傳播信號的路線圖，從中發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)狀態(tài)變化的拓?fù)湟?guī)律，并追蹤網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化，從而更好地理解疾病發(fā)生發(fā)展的機理。

該項研究以炎性腸疾病為例。炎性腸疾病（inflammatory bowel disease, IBD）是一種特發(fā)性腸道炎癥性疾病，其病因和發(fā)病機制尚未完全明確。利用現(xiàn)有臨床數(shù)據(jù)，團隊構(gòu)建出與炎性腸疾病相關(guān)的代謝互作網(wǎng)絡(luò)idopNetworks，獲得了不同代謝物互作關(guān)系這一嶄新研究成果。傳統(tǒng)方法只能識別與炎性腸疾病顯著相關(guān)的單個代謝物，而idopNetworks發(fā)現(xiàn)這些單個代謝物發(fā)揮的作用并不來自于其獨立效應(yīng)，而是源于其他代謝物的調(diào)控，即依賴效應(yīng)。通過改變代謝物之間的調(diào)控關(guān)系會導(dǎo)致代謝物自身作用的改變。idopNetworks還揭示了患者從健康狀態(tài)轉(zhuǎn)向炎性腸疾病，以及從炎性腸疾病轉(zhuǎn)向健康狀態(tài)，代謝物互作關(guān)系的變化。

炎性腸疾病包括潰瘍性結(jié)腸炎（UC）和克羅恩病（CD）兩種類型，這兩種類型是否存在相同的代謝機理，尚未被系統(tǒng)研究過。團隊利用GLMY同調(diào)理論分析UC與CD的idopNetwork，發(fā)現(xiàn)了兩者細微的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)差異，且判斷與亞麻酸鹽這一代謝物有關(guān)的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)通性是出現(xiàn)差異的重要原因。這顯示了GLMY同調(diào)理論在復(fù)雜生物系統(tǒng)研究中具有巨大應(yīng)用潛力。