bsp; 陈辉坐在电脑前，开始介绍自己的项目，“我利用分子动力学模拟和深度学习算法，他构建了一个包含数万种常见及预测可能出现的EGFR/ALK突变体三维结构的虚拟库。”

    随着陈辉的介绍，投影仪的屏幕上一个又一个蛋白质结构被生成、旋转、分析，算法在不断学习这些突变如何细微地改变靶点的形状，就像是一个个锁孔。

    “然后，算法基于海量的锁孔数据，开始迭代生成数百万种可能的钥匙分子结构，不断进行虚拟筛选，寻找那个能与绝大多数锁孔匹配的、拥有最佳柔性结合域的主链框架。”

    这个过程花费了陈辉几周的时间，在研究宋朝明的模型时，他也没有浪费时间，一直在用伏羲跑自己的模型结果。

    听到陈辉的介绍，会议室中众人都认真起来，他们都是做这方面研究的，当然明白陈辉要做什么，陈辉想要生成一个能够适配所有癌症细胞，包括突变体的靶点分子结构。

    如果真能成功，那么，或许真的能够解决耐药性问题。

    因为所有癌症细胞都被杀死了，根本没机会让它产生耐药性。

    那么，是不是意味着癌症将会被彻底终结？