“活性筛选与风险评估又如何破局？”
楚晓晓面临的流式细胞仪panel困境，在系统空间中被另闢蹊径。杨平不再执著於复杂多色panel，转而专注於开发基於关键生物標誌物与ai图像识別的智能筛选体系。
他模擬使用最基础的抗体標记细胞，利用经算法增强的国產高速成像系统捕获细胞图像，隨后交由ai进行深度学习，训练其从相对简化的萤光信號模式与细胞形態中，精准识別出具备目標免疫激活特性的细胞亚群。此法绕开了对高端流式设备与复杂panel的依赖，將难题转化为数据与算法问题。
更进一步，杨平开始尝试利用实验体评估设计分子的活性与潜在毒性，减少对后期动物实验的完全依赖，加速筛选流程。
系统空间內，时光飞逝。
杨平如一位不知疲倦的总建筑师，持续搭建、测试、推翻、重构。他將一个个看似天方夜谭的“野路子”构想，置於此地进行极限推演与优化，筛选出最具可行性的技术路径，並將它们无缝编织入一个统一的、智能化的自主研发平台。
该平台以ai驱动设计为核心引擎，以经算法增强与创造性改造的国產设备为执行臂膀，以智能图像识別与微生理系统为新型筛选利器，构成了从“概念”到“候选分子”的完整闭环。
过程绝非坦途。模擬失败司空见惯，国產设备的性能天板、ai模型的偏差、模块间的接口衝突……困难接踵而至。但在系统空间近乎无限的时间资源与杨平超越常人的洞察力之下，每一个障碍都被细致剖析、拆解，並最终寻得破解之道。
系统空间內，杨平已完成了相当於外界数月甚至更长时间的密集研发与体系构建。
晨曦初露，杨平缓缓睁眼，现实躯体的疲惫感袭来，但他的眼神却清澈如水，闪烁著掌控全局的从容。
他走到书桌前，开启电脑，开始將系统空间中已验证的、现阶段可实施的优化方案与崭新技术路径快速整理成文。这些並非空想，而是歷经海量模擬验证、具备高度可行性的具体技术指南。
他为何子健准备了新型ai蛋白质设计参数集与优化算法核心要点，巧妙绕开了被封锁的商业软体。
