利用这个模型，对之前失败的高密度EEG实验数据进行了重新分析。这一次，他们不再试图直接寻找干预后振荡变化与行为改善的关联，而是先用模型去“预测”干预本身会带来的“直接扰动模式”，然后从总信号中“减去”这个预测部分，得到剩余信号——即大脑固有振荡网络对干预的“响应”部分。

结果令人震惊。在扣除模型预测的“直接扰动”后，剩余信号虽然微弱且嘈杂，但在部分受试者、特定认知任务时段，呈现出了一种以前未曾注意到的模式：大脑默认模式网络与任务正相关网络之间的“反相关”强度，在干预后出现了短暂的、但统计学上显着的增强。而这种增强的程度，与受试者在该任务中反应速度的微弱提升，呈现出正相关趋势。

“我们听到了！”李维指着屏幕上经过复杂处理后终于显现出的、微小却清晰的关联曲线，激动得声音发颤，“大脑对干预的‘真实响应’！虽然还很微弱，但它存在，而且与行为有联系！”

这并非直接证明了“调谐”通过改变全局振荡来改善认知，但它证明了，干预确实以一种可建模的方式，与大脑的内在网络动态发生了超越简单扰动的、有意义的互动。这是一个至关重要的概念性突破，为后续研究指明了方向：他们需要更精确的模型、更干净的实验设计，以及更长时间的观察，来放大和验证这种“低语”。

凌景宿立刻组织团队，依据新发现调整实验方案，并着手撰写第一篇关于“外源神经调控与大脑网络动态响应初步建模”的预印本论文。他知道，这将是一个长期工程，但第一步已经迈出。

然而，联盟内部由匿名报告引发的信任危机，在EPFL安全审计报告发布后，并未完全平息，反而以一种新的形式发酵。

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审计报告高度评价了AE数据库项目的技术安全性，但也“出于学术严谨”指出，任何集中式数据库都存在“单点故障”和“内部威胁”的固有风险。这份客观中立的报告，却被某些别有用心的理事成员曲解利用，提出了一个更具分裂性的新提案：要求联盟放弃集中式数据库架构，改为由各成员在自己主权范围内建立分布式数据库节点，联盟仅制定数据标准和提供查询接口。

“这等于把联盟架空，变成一个空有标准的‘清谈馆’。”沈瓷在内部战略会上，一针见血地指出，“没有实际的数据聚合和共同分析能力，AE监测的早期预警价值将大打折扣，联盟的合作基础也会被掏空。这是典型的‘分而治之’策略，目的是阻止我们通过实质性数据合作来建立影响力和信任。”

这一次，沈瓷决定不再被动防守。他联合了梁教授、欧洲纳米递送公司以及几家真正渴望通过数据共享获益的中小型研究机构，共同提出了一项对抗性提案：在现有集中式架构基础上，引入基于区块链技术的分布式数据主权与审计追踪系统。每个成员上传的匿名数据，其哈希值和访问日志都将记录在联盟维护的私有链上，任何数据访问、分析甚至删除操作，都需要多重签名授权并留下不可篡改的记录，真正做到“数据可用不可见，主权清晰可追溯”。