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bsp;从机理上讲，是找到病变的基因，并且把相应的癌细胞杀死。
    
    不过。
    
    不同人即使得了同一种癌症，其癌细胞病变的基因也未必相同。
    
    因此一种抗癌药可能对某些病人管用，但对其它病人不管用。
    
    实际上，大部分医生在给癌症患者用药时，需要对患者进行基因比对，以确定是否能用某种抗癌药。
    
    治疗癌症第二个难点，也是最根本的难点在于癌细胞本身的复制也会出错。
    
    这一点并不难理解，基因在复制的过程中出了一次错，就会出第二次。
    
    这样一来，原本管用的抗癌药就变得不管用了。
    
    在抗癌药杀死癌细胞时，未必能把所有的都杀死。
    
    剩下哪怕只有一个癌细胞未被杀死，它依然可以迅速繁殖，并且可能出现新的基因突变。
    
    所以我们通常会听到这一类故事。
    
    某个患有癌症的亲友，已经将病情控制了很长时间，突然一夜间复发，而且药物不起作用，很快便离世了。
    
    这里面的原因就是基因的变化，让原有的抗癌药不灵了。
    
    由于癌细胞基因的突变和人有关，而且可能一变再变。
    
    因此想要彻底解决问题，就需要针对不同的患者设计特定的抗癌药，而且要根据患者癌细胞每一次新的变化研制新药。
    
    也就是说，只要这个研制新药的速度，能够赶得上癌细胞的变化。
    
    那么即使不能彻底杀死所有的癌细胞，患者仍然可以长期和癌症共存。
    
    从理论上讲，这种方法是可行的。
    
    但这样做的成本太高。
    
    首先，要有一个专门的研发团队，围绕着每一个患者进行药品的研制，而且研发速度还要足够快。
    

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    其次，它的耗费至少是每人10亿美元。
    
    所以这种看似可能的方法，不具备推广意义。
    
    &t;divtentadv>那么出路在哪呢？”
    
    投影屏上显示出三个字：
    
    大数据。
    
    “目前我们已知的，各种可能导致肿瘤的基因错误不过在万这个数量级，而已知的癌症不过在百这个数量级。
    
    也就是说，即使考虑到所有可能的恶性基因复制错误和各种癌症的组合，也不过是几百万到上千万种。
    
    这个数量级在IT领域是非常小的，但在医学领域则近乎无穷大。
    
    如果能利用大数据技术，在这不超过几千万种组合中，找到各种真正导致癌变的组合，并且对这样每一种组合都找到相应的药物，那么对于所有人可能的病变都能够治疗。
    
    针对不同人的不同病变，只要从药品库中选一种药即可。
    
    如此一来，便可以控制癌症了。
    
    虽然这样成千上万种药总的研发成本不低，但如果分摊到全世界每一个癌症患者身上，就没那么高了。
    
    同样的道理，也适用于其它疾病。”
    
    听到他的话，台下原本还有些期待的眼神，很快暗淡了大半。阅读模式加载的章节内容不完整只有一半的内容，请退出阅读模式阅读

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