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“我们不需要去精确计算每一个分子和蛋白质靶点的结合能。
我们可以换个思路，用机器学习，去学习”
它们之间的几何匹配模式。”
“机器学习?”
程新竹和马克都皱起了眉。
这个想法，听起来好像天方夜谭，不像是科研，更像是某种“炼金术”
。
“对。”
林允宁的语速开始加快，“我们可以搜集几千个已知的，已经成功的药物和靶点复合物的晶体结构数据，把它们喂给一个神经网络。
“让机器自己去学，什么样的分子形状”
，对应什么样的蛋白质“口袋”
。
“训练完成后，我们就能得到一个模型。
你把任何一个新的小分子结构输进去，它就能在几秒钟内告诉你，这个分子能和我们的靶点匹配上的概率有多大，也就是它的成药性。”
他看着目瞪口呆的程新竹，说出了自己的计划:
“我要给Aether开发一个新模块，就叫Aether_StruMatch。”
就在这时，一个沉稳的声音从他们身后传来。
“想法很超前，林。
但你想过没有，你要的训练数据从哪来?谁来帮你标注?这等于是在一片荒地上，凭空开辟一个新领域。”
格林伯格教授不知何时走了过来，手里端着一杯咖啡。
他显然听到了刚才的对话。
“而且，就算你做出来了，这个模型的可靠性怎么验证?制药公司可不会相信一个‘黑箱’给出的结果。”
格林伯格的评价很客观，他既看到了这个想法的潜力，也指出了其中致命的困难。
最关键的问题是，在2006年，机器学习的方法还没有普及到制药行业，更像是一个噱头而非真正解决问题的方法论。
格林伯格教授看着林允宁，眼神很诚恳:
“这已经不是一个算法问题了。
你想做的，是凭空开辟一个全新的交叉学科。
这至少是一个博士课题，甚至是一个学者毕生的事业。
你......有那么多时间吗?”
这番话像一盆冷水，浇熄了程新竹刚刚燃起的希望。
她知道，格林伯格教授说的是对的。
林允宁也沉默了。
会议结束，专利律师约翰逊先行离开。
格林伯格教授却没有走，他叫住了正准备离开的林允宁。
“林，关于专利的事，我以一个长辈的身份，给你提个醒。”
他喝了口咖啡，语气很随意，“这项技术的价值很大。
如果专利所有权在你个人名下，未来一旦产生收益，光是个人所得税就是一笔天文数字。
而且，你一个学生，也很难去和那些大型制药公司进行商业谈判。”
“那您的意思是?”
“我建议你成立一个公司，”
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