学霸的模拟器系统 第338节

　　每个人都有属于自己的战场。

　　只要给对了武器。

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　　就在方雪若庆幸自己终于从报表堆里解脱出来，准备拉着林允宁去喝杯庆祝咖啡的时候。

　　“砰！”

　　会议室的大门被猛地推开，撞在墙上发出一声巨响。

　　程新竹冲了进来。

　　这位平日里总是嘻嘻哈哈的天才少女，此刻脸色惨白如纸，连嘴唇都在哆嗦。

　　她手里死死攥着一张刚刚从传真机里吐出来的热敏纸，纸张已经被汗水浸湿了一角。

　　“允宁……雪若姐……”

　　程新竹的声音带着哭腔，那种巨大的恐慌让她的声音变得尖锐，“出事了……出大事了。”

　　“慢慢说。”

　　林允宁心中一沉，那种不好的预感再次涌上心头。

　　“苏州……苏州实验室的急电。”

　　程新竹把那张纸拍在桌子上，手抖得指不成行，“AD-01的大动物实验……就在刚才，两只接受了高剂量注射的恒河猴……死了。”

　　林允宁脸上的笑容瞬间凝固。

　　“死了？原因呢？”

　　他沉声问道。

　　“解剖结果显示……是急性肝坏死（Acute Liver Necrosis）。

　　“目前原因不明，还在排查中。我们早就做过细胞毒性测试，不应该有这么强烈的药物毒性才对……”

　　死一般的寂静再次降临。

　　窗外，芝加哥原本晴朗的天空，不知何时又阴沉了下来。

　　一场新的暴风雪，正在酝酿。

第250章 绝境中的ResNet（求订阅求月票）

　　当天晚上。

　　芝加哥的暴风雪还在窗外肆虐，但以太动力会议室里的气氛，比外面的冰湖还要冷。

　　投影屏幕上，视频连线的信号有些波动，但这掩盖不了画面的触目惊心。

　　那是一张刚传过来的高清解剖照片。

　　原本应该是暗红色的恒河猴肝脏，此刻呈现出一种令人心悸的黑紫色，表面布满了点状的出血坏死灶，像是一块变质腐烂的淤肉。

　　那是死亡的颜色。

　　“这是典型的暴发性肝衰竭。”

　　屏幕那头，赵博士的声音沙哑得像是在砂纸上磨过，手里夹着的烟已经烧到了过滤嘴，但他毫无察觉，“林总，毒性太烈了。两只猴子从出现黄疸到死亡，不到十二个小时。

　　“我们的病理切片显示，肝小叶结构彻底崩塌。

　　“这是最高级别的DILI（药物性肝损伤），意味着AD-01在毒理学上已经被判了死刑。

　　“之前的体外细胞毒性实验用的是HepG2细胞系，缺乏完整的代谢酶谱，把这个致命的缺陷给漏掉了。”

　　会议室里死一般的寂静。

　　方雪若看着那张照片，脸色苍白地别过头去，本能地觉得有点恶心。

　　她不是科学家，但也很清楚这意味着什么——几十万美金的投入，数月以来的心血，克服重重压力开始的“东进战略”，此刻都变成了这张黑紫色的照片。

　　“奇怪……”

　　在一片绝望的死寂中，程新竹突然开口了。

　　她盯着手里的一叠药代动力学（PK）图表，手中的圆珠笔在纸上划得滋滋作响。

　　“怎么了？”林允宁看向她，期待着这位天才少女能给出些建议。

　　“你们看这张图。”

　　程新竹把图表推到桌子中间，指着两条曲线，“AD-01原药在猴子血液中的半衰期只有2小时，消失得非常快。但是，转氨酶（ALT/AST）飙升的峰值却出现在给药后的第6小时。

　　“这说明什么？说明杀人的不是AD-01本身，而是它的代谢产物。”

　　她抬起头，眼神锐利得像一把手术刀：

　　“肝脏里的P450酶系统试图代谢掉药物，结果把AD-01剪切成了某种强亲电性的活性中间体。这个中间体会无差别地攻击肝细胞内的蛋白，导致免疫系统对肝脏发动了自杀式攻击。

　　“这是代谢激活毒性。”

　　林允宁看着那张图表，眉头紧锁。

　　程新竹就是程新竹，很快就找到了原因。

　　然而，这个结论，比找不到原因更绝望。

　　药物在体内的代谢过程是个黑箱，要想通过修改分子结构来避开这个特定的代谢产物，需要合成成百上千种衍生物，然后一个个去试。

　　“也就是说，我们不光要找出这个中间体，还得重新设计药物分子结构？”

　　方雪若问，“要避开这个代谢陷阱，我们需要合成多少种新分子？一百种？一千种？还要一个个做动物实验？那得多少年？”

　　“运气好，一切顺利的话……”

　　赵博士在视频里苦笑，“两三年吧。”

　　孟筱兰等不了那么久。

　　以太动力的现金流也没法支持这么长时间庞大的开销。

　　林允宁站起身，走到落地窗前。

　　窗外是芝加哥冰冷的钢铁丛林。

　　常规路走不通，那就只能换条路。

　　“我们不用传统方法。”

　　林允宁转过身，目光如炬，“我们用算的。”

　　“算？”

　　程新竹和方雪若都愣了一下。

　　“对。P450酶的代谢本质上是量子化学反应，是电子的转移。”

　　林允宁指了指隔壁机房的方向，“我要升级Aether_StruMatch模块，加入基于深度残差网络（ResNet）的分子动力学模拟。我要让AI去模拟药物分子进入酶口袋后的每一个化学键断裂。

　　“我们不需要做实验，我们在硅基芯片上，把那一千种可能导致毒性的结构全部算出来，然后避开它们！”

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　　半小时后，以太动力机房。

　　这里的噪音大得像是在飞机的起落架旁边。

　　之前投资的八百万美金购买数千张英伟达Tesla C870显卡，已经在巨大的机柜中安装好了。

　　几千个散热风扇全速运转，卷起的热浪让机房内的温度比外面高了十几度。

　　林允宁脱掉了外套，只穿了一件单薄的T恤，坐在终端机前。

　　他要搭建一个前所未有的深层神经网络，用来模拟微观层面的化学反应。

　　“在NIPS（神经信息处理系统大会）的时候，我和普林斯顿的李飞飞教授曾经有过一次谈话，提出了ResNet，也就是深度残差网络，用恒等映射的方法解决深层神经网络训练误差无法控制的问题。”

　　林允宁一边敲击键盘一边对身后的程新竹解释，“我现在就用这个新模型，升级Aether_StruMatch模块，模拟药物分子在P450酶口袋里的量子化学反应，预测每一个可能的断键位置。”

　　他面前的三块屏幕上，代码像瀑布一样流淌。

　　在学霸模拟器的帮助下，林允宁很快搭建好了一个50层的深度残差网络，用来拟合复杂的量子势能面。

　　Build ResNet-50... Layers:[3， 4， 6， 3]...

　　然而，就在他按下回车键试图加载模型的瞬间。

　　屏幕一闪，弹出了一个红色的报错框：

　　CUDA Error: Out of Memory.

　　“该死……”

　　林允宁骂了一句。

　　NVIDIA在2007年刚发布的Tesla C870计算卡虽然号称算力怪兽，但显存只有可怜的1.5GB。

　　想要把几百万个参数的深层网络塞进这一张卡里，就像是试图把大象塞进冰箱。

　　“显存爆了。”

　　林允宁看着报错，没有任何犹豫，立刻新建了一个脚本文件，“既然一张卡装不下，那就切开了装。”