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212 三因素变量(1 / 2)

 小丁不知道为什么,鬼使神差的说出来那句话。

说完,她感觉自己脸又通红,甚至还有些发烫。

怎么就那样说了呢?

多年的性格习惯,让她感觉害羞。

但是,心里还有另外一个声音在呼喊。

说出来不好么?好像应该为自己说出来高兴吧?

那是一种怎样矛盾的心里啊!

场面一度有些小小的紧张,丁雨文瞥见黑板,赶忙转移话题。

“你还在啊研究朊病对大脑伤害的修复?”

说到科研,苏鑫眼睛一亮。

“可以说是,也可以说不是。高成双教授前两天给了我一份资料,里边涉及到他对阿尔兹海默症靶点研究的最新进展。他向我发出邀请,希望我能参与到脑损伤的修复治疗当中。

你知道的,在某种层面上,阿尔兹海默症造成的危害,和朊病毒造成的有些类似。或者至少说,在脑组织修复上,两者十分相似。”

“原来是这样,你说的很对。”小丁也陷入思考。

说到科研,两人都将刚才的尴尬场景忘得干净。

他们进入角色也太快了……

丁雨文将东西随手放在一边,看着苏鑫连写带画的部分。

对于朊病毒的研究,她在哥大的时候,也查阅过文献,并且思考了一阵。

虽然没有建设性研究,但是熟悉原理和背景。

“看来,你的思路还是想要通过超分子自组装或者是包埋的形式,来解决药物穿过血脑屏障的方法。”

苏鑫赧然一笑,自己确实也没有更好的方法。

“我想过暂时性让靶点部位的细胞膜等组织失效,让药物偷过去,可惜想想副作用太大。”

苏鑫无奈的说道。

丁雨文看着他写的方案,确实比较危险。

同样的情况下,不知道会有多少东西过去。

“那新的思路呢?”

另一个黑板上,明显是新思路以及风险和收益分析。

苏鑫沉吟一会儿,“通过转运蛋白的作用,或许只有它了,但是分子量大的话,转运蛋白也不好吞进去再吐出来。

而且要想办法,让转运蛋白认为我们的药物是它‘喜欢’的东西,本身就很有难度。”

通过蛋白质转运,是不少药物到达靶点的手段。

但就像是苏鑫说的那样,药物本身分子量过大,想要“欺骗”转运蛋白,难度更大。

几乎同样需要用引入某种集团,将药物伪装之后,才有可能。

而那样做的话,难度同样,有可能和将药物组装或者包埋的工作量是一样。

丁雨文也明白,苏鑫说的问题确实存在,并且难以解决。

但是就这样停步不前?

那可不是他们所希望的状态。

看着苏鑫打印出来的组织放大局部图,她脑海中闪过一道光……

仅仅通过转运蛋白的话,难度大,但是再利用分子中间的氢键作用力呢?

如果转运蛋白实在是不起作用,那么用电荷的相互作用呢?

除了这些,或许还能试试疏水还有亲水性?

因为前一段时间,她在阅读文献的时候,就看见过一篇文章,当时也是转运一个特别难的药物。

他们选择利用亲水性还有电荷的相互作用,很好的达到目的。

而氢键作用,在分子级别上,具有不可忽视的作用,要是能加进药物转运研究当中,应该会起到特别好的效果!

丁雨文将自己的思路说给苏鑫,后者也是恍然大悟。

是啊,过去因为在超分子自组装上付出了太多的努力,也收获不小的成果。

所以下意识的以为,自己在上边有很深的造诣。

但是经过小丁的提醒,他总算能放下自组装的执念,开始顺着传统的电荷结合转移等方法。

没错,自组装之后通过转运蛋白的方法是很好。

可在不适用的情况下,去传统方法里挖掘出一些帮助,再寻觅其它新技术的帮助,将三两个组合起来,或许可能。

“对,你说的很对,我去看看靶点细胞以及周围的数据。”

作为全世界研究热点,苏鑫需要的数据,早就在各种论文里有过报道,并不需要他专门来研究。

看着苏鑫去忙碌,小丁打开行李箱,拿出自己的电脑,简单布置一下,也开始查阅文献。

做过科研的或者写过方案的人都明白,灵感来的时候,就那么一会儿时间。

千万不要迷信自己的脑子,趁着清晰的时候,用文字记录下来,将来才能重新拾起来。

丁雨文一点点用关键词检索,苏鑫则不同,直接让小卫士进行筛选,汇总之后再帮他找出其中的关键数据。

也就10分钟时间,小卫士便拿出来靶点部位以及一路上“过关斩将”需要的数据。

同时,还将论文提取出来,放在苏鑫的电脑桌面上。

那些论文其实是作为论据以及隐身给别人看的,现在他并不需要了。

获得数据之后,按照传统的方法,就是通过计算和设计,找到可能性的“转运”工具。

但是,想要通过实验验证的话,需要的实验量相当大。

‘小卫士,帮我进行计算,看看用什么样的方法组合,能更好的将药物转运进去。’

有了数据,有了模型,还有最终目的。

小卫士能干,经过进步,现在已经有自我设计方案路线的能力了。

虽然在有些地方,可能由于大数据不够,学习的不够深入,还差点意思。

但是作为重要的科研助手,能力已经不错了。

毕竟,化学最重要的是方向,也就是点子。

丁雨文刚才不经意间的一句话,应该会成为解决透过血脑屏障的重要里程碑。

而这个运算时间,就有些长了。

小卫士不但需要自己设计计算方案,还要将计算出来的东西,拿去和现有的数据进行匹配。

单一因素变量的很快完毕,只有一个变量,太好计算,无非是比拼运算力。

小卫士能随意调用网络上空闲的计算力,单一因素变量没有难度。

双因素变量难度增加的不少,有些特别接近的组分,甚至需要利用穷举法进行分析。

到了三因素变量之后,那真是天文级别的计算量。

因为每更换一个组分,甚至仅仅是更换比例。

对靶点分子环境的影响都十分巨大。

也幸亏小卫士具有远高于现代AI人工智能的能力,它一遍分析一遍进行改变。

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