当代医学正面临一个越来越突出的难题：许多疾病并非孤立发生，而是以多种共病形式同时出现。其背后的复杂病理关联机制，用传统研究路径往往难以解释。北京协和医学院校长王辰院士与清华大学丘成桐院士等学者的一次深度对话，为破解该问题提供了新的视角。 本次研讨会的重点，是搭建数学与医学的长期对话机制。协和医学院已建立中国全生命期共病复合病队列，样本规模达百万级，数据覆盖从出生到成年、老年等多个阶段，特点是覆盖面广、随访跨度长。此外，清华数学中心提出“从DNA到共病的多通道信号传输网络模型”，尝试用数学框架刻画基因变异如何沿复杂网络传导，最终表现为共病。临床队列数据与数学模型的结合，使双方首次把“因果路径”这一抽象概念转化为可检验的统计假设，为继续追溯机制提供了可操作的研究基础。 但在推进过程中，三项关键瓶颈逐步显现。首先是数据层面的难题：尽管协和拥有大规模队列，但不同医疗中心、不同时间点的数据格式差异明显，缺少统一的数据标准与处理体系，导致整合和互认成本高。其次是方法层面的不足：传统因果推断在处理高维交互作用、时间滞后效应时工意义在于限，难以覆盖共病研究中常见的复杂非线性关系。第三是理论落地的空缺：信息几何生物学仍处在起步阶段，如何把黎曼几何中的“曲率”等概念转化为临床可理解、可使用的指标体系，目前仍缺乏成熟路径。 针对上述障碍，双方明确了三步合作路线。第一步，建设共享数据库，打通协和队列与数学中心既有的基因组、影像组学等多源数据，实现互联互通。第二步，共建多模态队列，在老年医学科、心血管科等临床科室设立联合采样点，形成多源数据实时回流与动态更新的研究资源库。第三步，联合申报国家级科研项目，以“信息几何在共病遗传解析中的应用”为主题共同撰写标书，争取国家自然科学基金等重点支持。 此次合作，在于推动从“各自为战”到“深度融合”的转变。丘成桐院士指出，“数学不是旁观者，而是介入者”：既要像手术刀一样直切问题核心，也要像显微镜一样捕捉疾病细节。随着协和医学院加入，清华数学中心的研究将从偏理论的探索进一步走向临床场景，形成“数学—临床—转化”的联动路径，为共病遗传解析、药物靶点发现和临床决策提供新的工具与思路。
共病研究的难点，本质上是对复杂系统的理解与治理问题；以数学为工具、以临床为场景、以队列为证据基础的协同路径，正在为“从机制到干预”的闭环带来新的可能。未来能否持续产出可解释、可验证、可转化的成果，关键在于夯实数据治理，推动方法创新贴合临床需求，并将科研发现最终落实到诊疗质量提升与公众健康改善上。