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剩下的分子进入虚拟生物传感器平台,模拟与靶点的结合强度,又淘汰一批结合力弱的。
通过结合的分子,再进入虚拟细胞筛选平台,由楚晓晓AI模型的增强版预测其免疫激活效果和潜在细胞毒性。
最终,只有几十个分子进入了“决赛圈”。
就在这时,数据中枢的强化学习AI开始发挥作用。它分析了这几十个成功分子的共同结构特征、理化属性,以及它们在之前各个模块的表现数据,总结出了一套“成功者规律”。然后,它将这些规律反馈给最初的设计引擎。
第二轮的AI设计,不再是从零开始的盲目搜索,而是基于第一轮“成功经验”的定向优化!新产生的分子,从起点就更高。
这个循环系统空间内以惊人的速度重复了上百次。每一次迭代,中枢AI都对“如何设计出好分子”的理解更深一层,它甚至开始发现一些人类科学家凭借经验都难以察觉的,反直觉的构效关系。
当黎明的曙光再次降临,杨平从系统空间中退出时,他脑海中已经握着三个经过无数次虚拟迭代优化,在所有模拟环节都表现极其优异的候选分子序列。这三个分子,并非来自他个人的灵感乍现,而是这个初具雏形的自主研
发生态系统,在AI驱动下“自主进化”出的结晶!
早晨的例会上,杨平将这三个候选分子的序列和信息发给了团队。
“这是平台自主设计出来的?”何子健看着那精妙绝伦,却又带着一丝非传统风格的结构,震惊得无以复加。他自问,即使有AI辅助,自己也未必能想到这样的设计。
“是的。”杨平平静地点点头,“我们的平台,已经初步具备了‘学习”和“进化”的能力。接下来,我们要在现实中把它们合成出来,进行全面的体外和体内验证。”
他布置了新的任务:
何子健:协调合成外包公司,尽快合成这三个候选分子。
王超和楚晓晓:准备好验证流程,一旦分子到手,立即进行高标准的生物活性和特异性评估。
刘阳:开始着手研究这三个分子的大规模生产工艺开发,为未来的转化做准备。
蒋季同:寻找和评估可以进行临床前动物实验的合规合作平台。