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。

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。

<div class="contentadv"> 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。

他们都是聪明人，虽然觉得徐良的策略可行，但真正建立这样的数据库，还不知道猴年马月。

甚至他们死的那天都未必会出现。

所以期待感很快退散了。

徐良看在眼里，也没多解释。

他重生之前也没看到这一天，所以根本没法解释。