等第二阶段临床试验扩大以后，类似的患者越来越多。
入组人数从几十人增加到上百人，后来又有其他医院加入。
胃癌、肺癌、结直肠癌、卵巢癌、胰腺癌之外，其他几种靶蛋白高表达的实体瘤也开始进入研究。
疗效当然不是每个人都一样，但最好的那一批患者，结果已经好到了项目组最开始想都不敢想的程度。
有患者肿瘤缩小了八成以上，还有一些人在持续治疗以后，影像上已经找不到明确的活动性病灶。
这一批结果出来以后，项目负责人当天晚上就联系了顾临。
顾临到科研楼时，桌上已经摆满了整理好的临床数据。
博士后把几组疗效最好的患者单独放在一起。
“顾老师，我们这两天重新统计了一遍。”
“效果特别好的这些患者有一个共同点，肿瘤里的靶蛋白表达都非常高。”
顾临之前在前期实验里就注意过这个现象，只不过那时候病例少，还不够确定。
他把几个疗效一般的患者也找出来，对照了靶蛋白的检测结果，这一批的表达水平明显低一些。
“把所有患者按照表达水平重新分组。”
“高表达、中等表达、低表达分别统计疗效，再把用药剂量和治疗周期一起加进去。”
博士后很快明白过来。
“您怀疑患者能不能从这个药里获益，跟癌种的关系没有我们想的那么大？”
“癌种当然会有影响。”
顾临把一名胃癌患者和一名肺癌患者的数据放在一起。
“但这款药需要先找到癌细胞，靶蛋白太少，能够带进去的药自然也会变少。”
“后面的患者筛选可以把这个指标放得更重要一些。”
项目组第二天就重新做了统计，结果比他们预想得还明显。
靶蛋白高表达患者的治疗反应远远高于另外两组。
胃癌里能看到，肺癌里能看到。
换成结直肠癌、卵巢癌，规律还是一样。
博士后拿到统计结果以后，第一时间就在群里@了顾临。
【顾老师，您昨天说的那个关系出来了。】
后面跟着一张完整的统计图。
顾临那时候刚从胸外科会诊回来，看完以后直接回复：
【把这一部分纳入后续临床研究，另外把疗效特别好的患者单独分析，看看还有没有其他共同特征。】
这一改，后面的研究结果又往上走了一截。
筛选更加准确以后，治疗效果好的患者明显增加。
甚至有几