学霸的模拟器系统 第168节

　　他走到打印机旁，打印了一份厚厚的文档，然后径直来到林允宁面前，将那叠还带着温度的纸放在他桌上。

　　“这是什么？”

　　“一些参考资料。”

　　埃米特的语气依旧没什么起伏，“里面是我整理的，关于量子信息论和黑洞信息论的几个悬而未决的数学难题。

　　他眼神里，没有嘲讽，只有对新理论的好奇。

　　“比如，黑洞火墙佯谬的数学本质是什么？AdS/CFT对偶中的纠缠熵，该如何用黎曼几何的语言精确描述？这些问题，每一个都困扰了理论物理学界好几年。”

　　他看着林允宁，一字一顿地说：

　　“如果你的‘信息几何理论’，能对这些问题中的任何一个，给出哪怕一点点全新的见解。”

　　“我就承认，你的理论有继续讨论的价值。我也会抽出时间，帮助你完善你的理论。”

　　林允宁拿起那份文献列表，粗略地扫了一眼。

　　每一个标题，都代表着一座理论物理学界尚未被征服的高峰。

　　他没有被吓到，反而笑了。

　　“多谢。”

　　他将列表收进背包，看着埃米特，眼神平静而自信。

　　“好，一个月内，我会给你答复的。”

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第152章 申请专利（求订阅求月票）

　　埃米特走后，林允宁在会议室又坐了半个小时，才把那份文献列表仔细看完。

　　他把背包搭在肩上，刚走出戈登综合科学中心的大门，诺基亚手机就震动了起来。

　　是程新竹。

　　“你在哪？！”

　　电话那头的声音又急又快，像一串机关枪。

　　“刚开完组会，在综合科学中心门口。”

　　“别动，等我！”

　　五分钟后，一辆半旧的银色本田雅阁一个急刹车停在他面前，车窗摇下来，露出程新竹那张写满兴奋的脸。

　　“上车！”

　　林允宁拉开车门坐进去，一股混着防晒霜和咖啡味道的暖风扑面而来。

　　“去哪？”

　　“Polsky中心！”

　　程新竹一脚油门，车子蹿了出去，“格林伯格教授已经跟那边打过招呼了，我们今天必须把专利申请的初步文件搞定！”

　　芝加哥大学的Polsky创业与创新中心，坐落在一栋二层红砖小楼里，一楼还是快餐店，看起来并不起眼。

　　负责接待他们的，是一个四十多岁的专利律师，西装革履，头发梳得油亮，说话带着法务工作者特有的严谨。

　　他看到两人到来，主动站起身，和林允宁握了握手，态度热情得有些过分：

　　“林先生，程小姐，你们好，我是学校Polsky技术转让中心的法律顾问，马克·约翰逊。

　　“我们仔细评估了你们提交的专利申请草案和那篇《细胞》的论文。我必须说，这可能是我们中心今年处理过的，最有价值的一项发明。

　　“我们已经启动了加急申请流程，争取在三个月内拿到临时专利号。”

　　林允宁和他客套了几句，坐了下来。

　　约翰逊从公文包里拿出一沓A4纸。

　　那一份长达几十页的、充满了法律术语的专利申请文件。

　　“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。