神经退行性疾病临床表现复杂、病理机制尚未完全阐明，至今缺乏根治手段，始终是临床诊疗中亟待攻克的难题。其中，阿尔茨海默病是患病人群最广、早期筛查诊断最难的疾病。每一位阿尔茨海默病患者的背后，都有一个被慢慢掏空的家庭。医者仁心，承载生命相托，肩负健康所望。当整个医学界都在追逐“治愈”的奇迹时，复旦大学附属华山医院郁金泰教授选择了一条更沉默、更漫长的路——他用二十年时间，把实验室扎根于海量临床数据之中，将目光锁在症状出现之前。他说：“早一步发现，就是给患者多留一寸尊严。”2026年医师节，我们对话这位“沉默跑者”，听他说说那些论文之外、关于守护与坚持的故事。

面对纷繁棘手的各类脑部疾病，郁金泰教授坦言，当初选择血浆蛋白组图谱研究，核心是基于临床实际需求。目前神经疾病尤其是阿尔茨海默病，最大的痛点是早期识别难、无创检测手段匮乏，热门的靶向治疗、药物研发虽然亮眼，但大多聚焦“治病”，解决不了“早筛早诊”的源头问题。而血浆样本具有取材便捷、无创、可规模化的特点，非常适合大规模人群队列研究，具备极强的临床转化价值。

相较于靶向治疗等疾病治疗方法，血检筛查方向前期热度不高、成果出得慢，但属于基础且刚需的研究。郁教授始终认为，科研要立足真实临床难题、着眼学科长远发展，这样的研究才值得沉下心深耕。能够长期坚持下来，关键还是紧扣临床需求、踏实潜心做研究。郁教授与团队一步步积累队列数据、搭建研究体系，在持续摸索中收获阶段性成果，靠着这些正向反馈不断鞭策自己、突破自我，慢慢打磨出属于自己团队的研究特色和学术优势。

从传统假设驱动向数据驱动的跨越式转型过程中，郁金泰教授表示，最棘手的核心挑战主要有两点。首先是多学科融合的壁垒，团队长期主导临床与基础医学研究，人工智能算法建模、生物信息分析这类技术领域对我们来说是全新的方向，不管是科研思维的转变、技术对接，还是跨学科人员的培养、协作配合，都需要长时间的磨合调整。其次是数据质量难题，临床大数据来源零散、缺乏统一标准，存在不少缺失数据、异常数据和人群偏倚问题，原始数据的清洗、标准化处理和质量把控工作繁琐、工作量巨大，也是数据驱动研究最基础、最耗费精力的难点。

除此之外，郁教授对比了两种不同模式，强调传统研究有成熟的体系可以参考，而全新的数据驱动科研模式需要从零搭建框架，如何让算法结果贴合医学机制、避免单纯的数据空谈，也是长期攻关的重点。

“人工智能+生物医学大数据+多学科交叉融合”的全新范式相较于传统模式，最核心的差异是研究逻辑的转变。郁金泰教授总结，传统研究是先提出科学假设，再通过实验验证；新范式则是依托海量数据挖掘规律、发现新靶点和新机制，从“经验驱动”变成“数据驱动”，更适合复杂疾病的系统性研究。在临床落地应用中，最关键的是要注意杜绝纯数据化、脱离临床实际。郁教授强调，所有算法模型、数据结论都必须结合临床机制、病例特征和医学常识进行验证，做到求真务实，经得住推敲、经得起考验。同时，数据的应用需要严格把控风险：一是数据隐私和伦理风险，人群队列数据必须合规管理，保证受试者隐私性和安全性；二是模型泛化性风险，避免单中心数据偏倚导致结论失真；三是避免过度技术化，始终以解决临床问题为核心，让技术服务于诊疗，而非本末倒置。

针对未来神经退行性疾病最值得期待的研究方向，郁金泰教授预测可能包括无创精准早期预警、病因机制精细化解析、个体化早期干预等方向。依托大规模人群队列，郁教授团队正深入挖掘可落地的血液标志物、构建风险预测模型，旨在实现疾病的前置防控。同时，郁教授表示，团队后续的研究重点，会继续依托蛋白组、代谢组、基因组图谱和大数据队列，聚焦神经退行性疾病的早期生物标志物筛选、风险分层，同时深入探索代谢、慢病、炎症、全身性因素对脑病发生发展的影响，全面探索脑健康的影响因素，寻找干预方案，希望未来可以助力科研成果到临床应用的落地。

神经退行性疾病研究本身周期长、难度高、产出慢，非常考验人的耐心与定力。谈及青年医务科研工作者的成长，郁金泰教授始终恳切叮嘱：行医治学，本源皆扎根临床，最终都要回归患者、守护病患。身为医学科研工作者，既要扎根临床，从真实诊疗场景中发现真问题，也要沉得住气深耕基础与转化研究，坚持长期积累。医学从无捷径，每一次实验探索、每一组队列数据，都是个人成长最扎实的积淀。我希望年轻医者能够坚守医者初心，心怀敬畏、善待患者，同时敢于突破固有边界、积极跨界创新，坐得住冷板凳、扛得住科研压力。在行医与科研的漫长道路上踏实沉淀、稳步前行，真正做一些能切实帮助患者、赋能临床的扎实研究与工作。