酶制剂在放大生产时出现活性衰减？系统空间内瞬间完成从实验室摇瓶到中试发酵罐的工艺参数全扫描，找出关键瓶颈，给出优化方案。

    这个过程，不再是杨平单向的输出，而是变成了一个“现实反馈-系统优化-再指导现实”的强力闭环。杨平扮演的角色，更像是这个自主研发生态的“大脑”和“进化引擎”。

    他不再满足于解决单个技术点，而是开始着力于打通和优化整个平台的“经脉”。

    他在系统空间中，开始构建一个统一的数据汇交与智能调度中枢。所有模块产生的数据——AI的设计参数、传感器的结合曲线、AI模型的识别结果、酶的活性数据——都被要求按照标准格式上传到这个虚拟中枢。

    然后，他引入更高级的强化学习算法，让这个中枢AI不再是被动接收数据，而是主动学习整个研发流程的内在规律。

    一天晚上，在系统空间内，杨平设定了一个全新的任务：针对某个难以突破的免疫靶点，要求系统计算机平台在限定时间内，自主设计出具有高活性、低毒性的候选分子。

    他启动了整个流程。

    AI设计引擎根据靶点结构，生成了第一批十万个虚拟蛋白质分子。

    这些分子经过快速初步筛选，留下一千个最有潜力的。

    这一千个分子被送入虚拟表达与纯化平台，模拟刘阳的工艺，评估其可生产性，淘汰掉一批难以表达的。

    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。

    这个循环在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。

    会议结束后，杨平独-->>

本章未完，点击下一页继续阅读