最近我也在研究这个系统生物学，包括复杂自适应系统。我感觉已有的理论还是在走还原论的老路，比如系统生物学通过高通量手段似乎要穷尽各个层级各个变量的关系。我认为这是不可能实现的。像薛定谔所提出的负熵之生命本质的优美而简单理论应该是系统生物学追求的目标，而非穷尽所有变量而构建一个庞杂系统模型来的要好。

如同复杂科学的数学建模原则，总是舍弃一些细节，抓住主因变量因素，系统生物学所研究的变量更应该舍弃那些互相抵消或琢磨不通的变量。所有我提一个系统生物学方法思路（希望前人没有提到过）:按照不同层级来研究复杂系统，层级之间设定区隔。按照人的能力只研究那些人可以干涉并达到目标的层级。如果某一层级变量太多，结构复杂，超过人类研究计算能力或于干涉来说无法做到完全监控，那么就向上提高一个层级。比如如果基因组研究太复杂，那么提高到蛋白质层级，还不行，那么就提高到细胞层级。在细胞层级做研究就不需要考虑基因或蛋白层级的变量，只考察他们的平均变量。

依据现有技术，人类可以精确计算细胞层面的变量，同时也可以有效干涉细胞层面变量从而达到干涉人体健康的目标。而再往下就会处于人类无法有效干啥的层级。我们完全可以不考虑这些层级的复杂机制，只需要观察计算他们整体表现出的变量，这相当于放弃复杂层级的诸多变量。因此在构建的模型中，全部都是可控的变量，也是能够人为干涉力所能及的变量。