在科学研究领域，如何从缺乏质量数据或结构复杂的系统中探寻动力学特征的规律，这一问题引发了许多思考。它不仅是对传统研究方法的挑战，同时也可能成为推动众多学科实现新突破的关键所在。
数据动力学研究的开启
在当前的研究领域，数据科学的核心是统计学。但陈洛南团队另辟蹊径，将动力学理论与方法融入其中，这标志着一种创新尝试。自2020年前后，数据研究的思维与方式碰撞愈发频繁，陈洛南团队致力于打破传统框架的束缚。他们的研究并非无源之水，而是针对传统数据研究在复杂系统面前的局限性，寻求新的解决方案。这种创新精神在科学界极为珍贵，同时也预示着新研究的序幕即将拉开。
复杂疾病中的临界状态
陈洛南团队的研究表明，复杂疾病的发展过程中存在着临界状态。许多疾病在恶化过程中，会经历一个从前期疾病阶段到疾病阶段的“突变点”。然而，在当前的医学诊断中，静态对照式研究往往难以区分疾病的前期状态与正常状态。例如，两个阶段间的静态指标可能没有显著差异，这使得量化研究变得困难。这种情况偏离了科学诊断对精准度的要求，迫切需要新的研究方法来完善复杂疾病的诊断。
无模型方法的创新
在现实世界中，大多数复杂系统缺乏精确的数学模型。陈洛南团队以此为研究核心，利用高通量技术进行深入研究。他们依托临界慢化、临界协同波动及分岔理论，提出了一个创新的网络无模型方法。即便样本数量有限，也能通过识别“动力学”临界特征和规律，捕捉到复杂疾病的早期预警信号。这一突破性成果，不仅为医学疾病检测开辟了新的路径，而且在数据有限的情况下，亦有可能揭示疾病的早期迹象。
动态网络生物标志物
在特定条件下，分子变量动态变化可作为预示复杂系统向疾病状态转变的前兆，此类分子被称为“动态网络生物标志物”，简称DNB。在常规生物系统或复杂疾病模型构建中，它们通常被视为非线性动力系统或动态网络。这一概念旨在量化复杂的生物过程，并有望对复杂疾病的早期诊断提供重要支持，从而精确地揭示系统中隐藏的关键疾病指标。
短期时间序列数据预测
陈洛南团队在2020年发表的论文指出，基于观测数据，尤其是短期时间序列数据的准确预测，对于多学科的发展至关重要。然而，神经科学、大气科学、工程等学科领域在预测方法上存在局限。统计回归方法和机器学习等预测方法通常依赖于长时间序列的测量。然而，短期时间序列中的高维可观测数据本身蕴含着丰富的动态变化信息，但目前这些信息尚未得到有效利用。
未病状态的量化表征
目前所采用的预警及预测技术主要应用范围较为狭窄。陈洛南团队致力于构建“未病”状态的量化指标。他们借助DNB框架中的临界理论，力求实现这一目标，旨在对“未病”状态进行量化，推动“未病”概念的科学化。此举有望为早期预警和早期干预提供理论支持及量化手段。若“未病”状态得以量化，将对医疗体系中的预防和干预策略产生重大影响。那么，如何迅速将这种量化表征验证并应用于临床实践？欢迎读者在评论区发表见解，并点赞及分享本文。
