学霸的模拟器系统 第187节

　　“你看，我们已经把框架都拟好了，就是有些技术细节，需要两位来补充完整。”

　　接下来的两个小时，林允宁和程新竹就在这位法律顾问的指导下，逐字逐句地完善着专利。

　　专利律师相当内行，提出的问题一个比一个刁钻：

　　“这个‘KL散度’作为约束条件，有没有可能被其他优化算法绕开？”

　　“‘反向传播’的核心步骤，如何定义它的排他性，防止别人换个名字就抄袭？”

　　林允宁早就研究过相关的法律书籍，对答如流，程新竹则在一旁听得头昏脑涨，时不时用手机查着那些她听不懂的法律术语。

　　很快，就到了专利申请的核心部分——

　　“权利要求”。

　　这东西比写论文还累人。

　　程新竹指着一行字，眉头皱得能夹死苍蝇：

　　“这个‘权利要求’是什么意思？跟西部片里圈地一样吗？”

　　“可以这么理解，程小姐，”

　　马克笑着解释，“你们必须用最精确、最没有歧义的语言，来定义你们发明的‘领地’边界。边界划得太宽，容易被无效；划得太窄，别人稍微改动一下就能绕开你们的专利。”

　　两人都是各自领域的天才，但在这堆法律条文面前，跟小学生没什么区别。

　　好不容易搞定了技术部分，马克合上文件夹，脸上带着职业性的微笑，抛出了一个更现实的问题。

　　“好了，技术细节暂时就这样。接下来我们谈谈下一步。林先生，程小姐，格林伯格教授有没有跟你们提过后续的研发计划？”

　　“提了，”

　　程新竹点了点头，脸上的兴奋褪去，又变得有些愁眉苦脸，“他说，既然我们已经找到了那几个关键的药物靶点，下一步，就是进行大规模的小分子药物筛选。”

　　她打开笔记本电脑，调出一个数据库的界面，上面显示着一个惊人的数字。

　　“这是ZINC数据库，”

　　她指着屏幕，有气无力地说，“里面收录了超过三千万种已知的、可以商业化购买的化合物。我们要做的，就是用计算机模拟，把这三千万种分子，挨个往我们找到的蛋白质靶点上试验一遍，找到那个能精准嵌合到我们发现的‘靶点’上的‘钥匙’！”

　　她做了个鬼脸：

　　“格林伯格教授说，这叫‘高通量虚拟筛选’。我觉得，这叫‘大海捞针’。”

　　约翰逊律师在一旁补充道：

　　“我听格林伯格教授说，他预计，按照现有的计算方法，用医学院那台Beowulf集群，跑完这三千万种化合物，大概需要……两年。”

　　林允宁看着屏幕上那密密麻麻的分子式，没说话。

　　他的大脑，又开始以一种常人无法理解的方式运转起来。

　　暴力筛选……计算对接能量……

　　这不还是在“积分”吗？

　　还是在用最笨的办法，去遍历一个天文数字般的可能性空间。

　　他脑中闪过秦雅那个手性催化剂的难题，闪过自己用“几何约束”解决问题的思路。

　　一个全新的想法，开始在他脑中成型。

　　“我们为什么要计算‘能量’？”

　　他忽然开口。

　　在场的另外两人都愣了一下，齐齐看向他。

　　“不然呢？”

　　程新竹不解地问，“药物和靶点结合，不就是能量最低最稳定吗？”

　　“是，但那只是结果。”

　　林允宁拿起笔，在草稿纸上画了一个钥匙，和一个锁芯的截面图。

　　“我们现在做的，是拿着三千万把奇形怪状的钥匙，去试一把锁。每一把都插进去拧一下，看看能不能打开。这太慢了。”

　　他看着程新竹，问道：

　　“我们为什么不直接观察这把锁的‘形状’，然后只挑那些看起来能插进去的钥匙去试呢？

　　“药物筛选，本质上不是一个能量问题，这是一个‘几何匹配’问题！”

　　他越说思路越清晰：

　　“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，”

　　格林伯格说，“一个专门持有和运营这些技术专利的小型技术公司。这样既能合理避税，也方便未来进行融资和商业化运作。

　　“学校的Polsky中心虽然能帮忙，但他们会拿走收益的大头。你们自己干，主动权在自己手里。”

　　林允宁和程新竹对视了一眼，都从对方眼里看到了两个字：懵了。

　　开公司？

　　这已经完全超出了他们的认知范围。

　　“我只是个建议，”

　　格林伯格笑了笑，“不过，你们确实需要一个精通商业的合作伙伴。以后，类似反向传播算法这样的专利只会越来越多，光靠你们两个技术人员，玩不转的。”

　　送走格林伯格，林允宁陷入了沉思。

　　合作伙伴……

　　他脑中忽然闪过一个身影。

　　那个穿着一身干练职业装，在金陵的饭局上，条理清晰地分析着电竞商业模式的女孩。

　　史天乐的妹妹，方雪若。

　　他抱着试一试的心态，回到实验室，打开了自己的Gmail邮箱。

　　他找到方雪若之前留下的联系方式，写了一封简短的邮件，附上了已经接收的《细胞》论文和专利申请草案。

　　【方小姐，你好。我是林允宁。我最近在美国这边，和朋友做了一个生物信息学方面的小工具，解决了一些技术难题，正在申请专利。我本人对商业运作一窍不通，冒昧地想请您作为专业人士，评估一下这东西的商业价值。如果感兴趣，我们可以探讨未来合作的可能性。】

　　邮件发出，林允宁也没太在意，关掉邮箱，重新投入到了“信息几何学”的推导中。

　　……

　　当天晚上十一点，实验室。