讲到如何利用AI发现p38γ-内质网应激这一被忽视的交叉通路时，他展示了“神农”平台回溯分析曙光医院数据的动态过程，那些原本散乱的数据点如何在算法梳理下，呈现出与疾病快速进展显著相关的清晰模式。
会场里变得异常安静。只有林沉稳有力的声音和屏幕上清晰变幻的图表。许多原本抱着审视或好奇态度的听众，身体微微前倾，目光紧紧跟随着演讲内容。后排一些年轻的研究生或助理，甚至开始快速记录。
“理论需要实证。”林默切换画面，出现了AD-7号化合物的分子结构式，以及后续的体外细胞实验数据、转基因小鼠行为学测试结果和病理切片对比图。那些柱状图、曲线、显著性p值，如同沉默而有力的军队，陈列在世人面前。
“这是我们基于该通路筛选出的首个高潜力候选化合物AD-7的初步数据。”他的语气依然平静，但每个单词都像经过精心打磨的玉石，掷地有声，“在细胞模型中，它显著降低了异常磷酸化Tau蛋白水平；在动物模型中，它改善了认知功能，延缓了神经突触的丢失。当然，这仅仅是漫长的临床前研究的开始，但它证明了这条路径的可行性，以及我们‘AI优先’策略的效率。”
他展示了从靶点发现到获得这些体外体内初步验证数据的时间线——不到六个月。这个数字出现在屏幕上时，会场里响起一片低低的吸气声。对于在场的绝大多数新药研发者来说，这个速度近乎天方夜谭。
“效率的提升，并非来自魔法，而是来自范式转移。”林默总结道，“我们将原本线性、孤立、试错成本极高的研发环节，通过数据和算法连接成一个动态优化的闭环。AI在这里的角色，是处理人类不擅长的超大规模数据关联和高速模拟，从而将科学家宝贵的创造力，从繁重的‘信息苦力’中解放出来，聚焦于更富洞察力的假设提出和关键决策。”
他稍作停顿，目光再次扫过全场，这一次，他看到了更多认真思考、甚至隐含震撼的面孔。
“我们相信，”他的声音提高了一些，带着一种开创者的信念，“未来的生物医药创新，将是‘人类洞察’与‘机器智能’的共舞。这不仅是技术的
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