“略懂。”
陳陽在座位上坐下，目光平靜地看向科恩。
“科恩博士剛才說，源頭創新需要深厚生物學洞見和數十年經驗。我完全同意。”
科恩露出“算你識相”的表情。
“不過……”陳陽話鋒一轉。
“如果有一種方法，能直接將生物學家的‘洞見’和經驗，轉化為機器可以理解和學習的‘知識圖譜’，並且讓AI不依賴於有限的實驗資料，而是透過理解生命的基本物理化學規律，自主推演藥物與靶點的相互作用方式呢？”
科恩皺眉：“你在說什麼？這是不可能……”
“可能。”
陳陽打斷他，對工作人員示意，“麻煩接一下我的電腦。”
大螢幕切換，出現了一個簡潔的介面。
上面是複雜的分子結構圖和動態模擬。
“這是清陽‘開天-生物’模型的一個衍生應用，我們稱之為‘生命模擬器’。”
陳陽語氣平淡，像在介紹一件普通產品。
“它不依賴海量的已知藥物-靶點資料，而是基於量子化學計算和統計力學，從原子層面模擬生物大分子的動態行為，預測其構象變化、結合口袋、以及與小分子相互作用的精確能量和動力學過程。”
他操作了幾下，調出一個案例。
“比如，針對一個全新靶點——‘KRAS G12C’，這是一個公認的‘不可成藥’靶點。傳統方法需要巨大的篩選成本和運氣。”
螢幕上開始快速模擬。
蛋白質結構動態變化，無數虛擬小分子被生成、篩選、最佳化。
速度快得驚人。
“我們設定了目標：找到能特異性、高親和力結合G12C突變位點，並誘導其失活的分子。模型在七十二小時內，從虛擬庫中篩選並設計了157個候選分子。”
“經過第一輪體外生化實驗驗證，其中23個顯示活性。第二輪細胞實驗，7個有效。”
“目前，有一個先導化合物‘QA-001’，已在臨床前模型中展現出令人鼓舞的抗腫瘤活性，且毒副作用譜良好。相關論文和資料，今天同步提交給了《自然·生物技術》。”
全場死寂！
KRAS G12C！
多少大藥企投入數十億美元、耗費數年未能攻克的堡壘！
清陽的AI，七十二小時虛擬篩選，就已經有了臨床前候選分子？
而且資料紮實，還投了頂刊？
科恩博士臉色瞬間變了，他猛地湊近螢幕，死死盯著那些資料和圖表。
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