顧然回到實驗室後，重新審視他們的藥效數據。他決定調整模型，将過去忽略的生理變量納入分析。

他在AI分析系統中輸入新的變量組：

基礎代謝率（BMR）

心率變異性（HRV）

睡眠質量評分

飲食習慣（偏涼/偏熱/高蛋白攝入等）

幾個小時後，AI系統生成了一份新的數據模型——某些變量與藥效的相關性開始浮現。

特别是心率變異性（HRV）和飲食習慣，在某些患者的藥物代謝表現上，出現了明顯的統計學關聯。

“這或許意味着，藥物的代謝不僅僅取決于基因，還有整體生理狀态的影響。”顧然喃喃道。

程向陽收到顧然的分析報告後，仔細閱讀了一遍，緩緩點頭：“這組數據很有意思。傳統精準醫學主要依賴基因組學，而你的研究開始探索生理狀态對藥物反應的影響，這可能會是個突破口。”

“但如果要繼續深入，我們需要找到一個更有力的理論框架。”顧然沉思道。