实验室的白色荧光灯映照在顾然的办公桌上，屏幕上的数据图表密密麻麻，他盯着其中一条曲线，眉头紧锁。

他们的抗凝药物研究已经进入临床试验阶段，但数据分析过程中，团队发现了一些难以解释的现象——某些患者的药效反应存在较大个体差异，即使基因背景相似，仍然会出现疗效偏强或偏弱的情况。

“如果只是基因突变导致的差异，那这些患者的代谢速率应该更有规律才对……”顾然低声喃喃。

他调整了数据筛选条件，试图找到影响疗效的其他因素。

屏幕上的结果让他皱起眉头——某些生活方式变量（如饮食、作息、情绪波动）似乎与药效波动有关，但并不完全符合现有的西医药代谢理论。

“到底是什么在影响这些药物的作用？”

在公司内部的研究会议上，团队围绕数据异常现象展开讨论。

一位药理学家提出：“可能是基因表达水平受外部因素影响，比如压力、炎症、甚至肠道菌群。”

另一位数据科学家则指出：“但即使控制了这些因素，仍然有部分患者的药效表现存在不规则波动，我们可能遗漏了某些关键变量。”

顾然沉思片刻，说道：“我们或许应该考虑更宏观的生理特征，比如个体的整体代谢状态，而不仅仅是基因和蛋白水平。”

程向阳听后，若有所思地点点头：“你是说，可能存在某种‘体质’特征，影响药物代谢？”

顾然没有直接回答，而是缓缓道：“至少，我们需要找到一种方法，将这些变量纳入分析。”