但杨平拥有別人没有的底牌——系统空间。在那里，时间以远超现实的速度流动。没有物资限制，没有设备瓶颈，只有纯粹的逻辑推演、模擬构建与无限试错的自由。
杨平意念微动，进入系统空间实验室。
国產设备相对便宜很多，杨平动用“积蓄”购买国產高端显微镜、光谱仪、色谱系统等设备用於模擬实验，它们的精度、稳定性或许略逊一筹，数据噪音也更明显，但能用就行。
系统面板本身就是一台超级计算机，它的磅礴算力等待调遣，但是杨平將它的算力限制在与南都医大数字医学中心的算力相当，这样更贴近现实。
“第一步，重构分子设计。”
现实中，何子健依赖的商业化蛋白质模擬软体已被阻断。在这里，杨平直接调用超级计算机的底层算法，將空间导向理论与全新的免疫激活模型深度融合，搭建专属的ai驱动蛋白质设计模块。他摒弃现有软体的框架束缚，將物理规律、化学约束，以及生物结构原理，编码为ai能理解並优化的目標函数。
无数蛋白质骨架、侧链构象、电荷分布与亲疏水模式在虚擬空间中飞速生成、折迭、评估、淘汰、再优化……ai在系统空间算力的加持下，以惊人效率学习如何设计出符合杨平苛刻要求的“蛋白质增强子”。这不再是简单模仿自然，而是在精准引导下的创造性“从头设计”。
“设计完成，如何验证与筛选？”
现实中，王超急需的微量蛋白互作检测设备已被卡住。在这里，杨平开始探索替代路径。
他模擬刘阳正在攻关的自研酶促反应体系，將设计出的虚擬蛋白质序列，代入由国產通用酶优化后的克隆与表达流程。他精细调控缓衝液成分、温度、离子强度、反应时间……在系统空间內，他能瞬间完成现实中需数日乃至数周的条件摸索。
表达出的虚擬蛋白质，隨即被送入基於国產光谱、色谱设备改造的高通量特性分析平台。杨平並非简单使用设备默认功能，而是在模擬中对其进行“深度改造”——优化光学路径、开发新型信號处理算法以压制背景噪音、採购微流控晶片以提升並行处理能力……他在系统空间组装一件件量身定製的“利器”，虽单件性能或不及进口顶尖，但尚可完成实验。
针对蛋白互作检测，他放弃了那台被封锁的专用设备，转而模擬构建王超正在尝试的“自製装置”终极版——利用国產雷射器、光电倍增管与自製微腔，结合表面等离子共振原理，组合成一种超灵敏微型生物传感器。在无数次模擬中，他优化探针固定方法、样品流速、信號採集策略与降噪核心，硬是將这“拼凑”之作，在系统空间中提升至能检测皮摩尔级別相互作用的惊人灵敏度。
