克莉丝汀·斯旺森是一位女数学家，在美国华盛顿大学担任病理学副教授。她的工作听起来非常酷——用数学研究癌症。
　　多年前，克莉丝汀的父亲死于肺癌，那时她是一名应用数学系的研究生。那是一段异常艰难的时光。她父亲是一位工程师，她关于数学的一切知识和爱好都来自父亲：父亲在克莉丝汀幼年的时候就陪她一起玩数学游戏，培养她将一切事物量化分析的思维习惯。父亲去世后，克莉丝汀选择了进医学院攻读，研究方向是数学生物学，师从著名的神经病理学教授埃尔斯沃思·奥尔沃德，专攻脑癌。克莉丝汀没有选择从肺癌开始，是因为这种癌症对她来说太难面对，她的两个哥哥都死于肺癌。数学或许不能解释命运，但至少能解释癌症，对于这一点，她深信不疑。
　　当年克莉丝汀选择在医学院读书，就是为了进入一个真实的医学环境，以便接触真实的病人数据。她说：“我不是临床医生，但为了我的研究，我每天都与病人打交道，亲眼目睹他们的不幸，这样就会促使我把这些研究结果尽快应用到病人身上。”克莉丝汀的重点研究对象是脑神经胶质瘤。这是一种最常见的恶性脑肿瘤，也是最危险的，因为扩散性极强。它在脑子里像一张慢慢伸开的手，待到确诊时，往往伴随数百种基因变异，而且临床影像检测仪器如MRI(核磁共振)只能揭示其冰山一角，99.9％的癌细胞是无法显示的。
　　克莉丝汀正在研究的模型其实是一组偏微分方程式。根据一个病人的MRI历史数据，计算癌细胞在脑组织内分裂与扩散的速度，并模拟它的扩散路径，这种方法不仅能显示癌细胞在颅内的当前真实分布(包括MRI不可见的部分)，还能计算出它下一步最可能入侵的位置和速度。除此之外，它还能准确预测一个病人还能活多久，而不是给出一个笼统的“中位生存期”。更重要的是，它可以预测一个病人对于放疗的反应和效果。按照目前的标准程序，一个脑癌病人必须接受6周一次的脑部放疗(往往产生严重的副作用)，但克莉丝汀的模型显示，一些肿瘤进展缓慢的病人，减少放疗次数也可以达到同样的效果：而一些肿瘤进展较快的病人则适宜一天两三次的低剂量放疗，以延长生存期。这个模型的另外一个好处还在于，让病人避免被实施危险而毫无希望的手术。因为，脑手术的风险很大，可能导致瘫痪，影响视力或者说话能力。有时候，不治疗反而是最好的治疗，会减少许多无谓的痛苦。
　　对一个癌症病人来说，标准化的治疗方案是一个残酷而无奈的选择。他们往往要走许多弯路，才能找到一个合理的治疗方案，而等他们找到时，很可能剩下的时间已经不多了。这就是目前医学的现实——它从来不为个人而存在。但克莉丝汀的数学模型证明，个性化治疗未必要等到科学家破译所有的基因密码，以当前的技术手段，虽不可能治愈癌症，但至少能最大限度地提高疗效，减少伤害。“如果把病人看成一个整体，你会发现一切毫无规律而言，相同的癌症在不同的病人体内生长和扩散模式可能完全不同。但从个体的角度看，其实每个病人体内的癌细胞，其生长和扩散模式都是有迹可循的，预测起来并不困难。”事实上，克莉丝汀的模型非常简洁，只有两个关键参数，但预测结果却惊人的准确，而且已经在350多个病人身上得到了验证。
　　“数学有人们不可想象的预测能力。”克莉丝汀说，“将来应该有这样一个模型，只要输入一个病人的相关数据，无论MRI或者基因测试结果，它就会自动分析肿瘤的行为模式，模拟肿瘤如何生长、扩散、转移，计算最佳的药物组合与治疗方案。到时候，1000个病人会有1000种不同的治疗方案。”对于数学治疗癌症的前景，克莉丝汀充满了信心。