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。