第784章 技术霸权，打破壁垒！ (第1/2页)
　　
　　“略懂。”
　　
　　陈阳在座位上坐下，目光平静地看向科恩。
　　
　　“科恩博士刚才说，源头创新需要深厚生物学洞见和数十年经验。我完全同意。”
　　
　　科恩露出“算你识相”的表情。
　　
　　“不过……”陈阳话锋一转。
　　
　　“如果有一种方法，能直接将生物学家的‘洞见’和经验，转化为机器可以理解和学习的‘知识图谱’，并且让AI不依赖于有限的实验数据，而是通过理解生命的基本物理化学规律，自主推演药物与靶点的相互作用方式呢？”
　　
　　科恩皱眉：“你在说什么？这是不可能……”
　　
　　“可能。”
　　
　　陈阳打断他，对工作人员示意，“麻烦接一下我的电脑。”
　　
　　大屏幕切换，出现了一个简洁的界面。
　　
　　上面是复杂的分子结构图和动态模拟。
　　
　　“这是清阳‘开天-生物’模型的一个衍生应用，我们称之为‘生命模拟器’。”
　　
　　陈阳语气平淡，像在介绍一件普通产品。
　　
　　“它不依赖海量的已知药物-靶点数据，而是基于量子化学计算和统计力学，从原子层面模拟生物大分子的动态行为，预测其构象变化、结合口袋、以及与小分子相互作用的精确能量和动力学过程。”
　　
　　他操作了几下，调出一个案例。
　　
　　“比如，针对一个全新靶点——‘KRAS G12C’，这是一个公认的‘不可成药’靶点。传统方法需要巨大的筛选成本和运气。”
　　
　　屏幕上开始快速模拟。
　　
　　蛋白质结构动态变化，无数虚拟小分子被生成、筛选、优化。
　　
　　速度快得惊人。
　　
　　“我们设定了目标：找到能特异性、高亲和力结合G12C突变位点，并诱导其失活的分子。模型在七十二小时内，从虚拟库中筛选并设计了157个候选分子。”
　　
　　“经过第一轮体外生化实验验证，其中23个显示活性。第二轮细胞实验，7个有效。”
　　
　　“目前，有一个先导化合物‘QA-001’，已在临床前模型中展现出令人鼓舞的抗肿瘤活性，且毒副作用谱良好。相关论文和数据，今天同步提交给了《自然·生物技术》。”
　　
　　全场死寂！
　　
　　KRAS G12C！
　　
　　多少大药企投入数十亿美元、耗费数年未能攻克的堡垒！
　　
　　清阳的AI，七十二小时虚拟筛选，就已经有了临床前候选分子？
　　
　　而且数据扎实，还投了顶刊？
　　
　　科恩博士脸色瞬间变了，他猛地凑近屏幕，死死盯着那些数据和图表。
　　
　　他是内行，一看就知道，这模拟的精细度和逻辑，远超现有技术
　　
　　！如果是真的……
　　
　　“这不可能！你们的模型……训练数据从哪里来？验证标准是什么？”
　　
　　科恩声音有些发颤。
　　
　　“训练数据？我们不需要传统的‘配对数据’。”
　　
　　陈阳看着他，声音带着一丝冷厉：
　　
　　“我们的模型学习的是物理规律——量子力学方程、分子力场、热力学定律。就像AlphaGO不需要学习人类棋谱，只需要理解围棋规则就能自我对弈超越人类一样。”
　　
　　“我们的模型，学习的是生命的基本规则。至于验证，实验数据就在屏幕上，论文大家可以自己看。”
　　
　　
　　
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