何子健只是平静地回答：“就按这个合成，我们有充分的预判。”
在等待分子合成的日子里，实验室的各个模块进入了最后的冲刺调试。王超带着他的小组，对那台“拼凑”而成的微型生物传感器进行了上百次的稳定性测试。他们用已知浓度的标准品反复校准，记录下每一个细微的波动，优化杨平后期提供的温度补偿算法。那巴掌大的装置，内部是密密麻麻的线路和微流控管道，外观虽然依旧带着手工的粗糙，但其核心的检测单元和信号处理系统，已经如同精密的瑞士钟表，稳定而可靠地运行着。
“背景噪音稳定在许可范围内，信噪比达标！”一名研究员盯着屏幕上的数据，声音带着压抑不住的喜悦。王超拍了拍那台凝聚了无数心血的设备，像对待自己的孩子：“老伙计，接下来就看你的真本事了。”
楚晓晓和数字医学中心的算法工程师们，则对那个专用的卷积神经网络模型进行了最后一轮“特训”。他们利用实验获得的图像和数据，进行了对抗性训练和极端条件测试，不断提升模型的鲁棒性和泛化能力。屏幕上，模型正在飞速识别一批新的细胞图像，绿色的框精准地标记出目标细胞，准确率稳定在98.5%以上，甚至在某些模糊图像的处理上，超过了人类专家的判断。
“它已经出师了。”楚晓晓对身边的工程师说，语气中带着一丝骄傲。这套AI图像识别系统，不仅成本极低，仅需普通的显微成像设备，其速度和稳定性，更是传统流式细胞术难以比拟的。这就是路径重构带来的优势——你不必去追赶别人昂贵的硬件，而是利用现有的技术作为工具，这需要足够的创新能力。
刘阳的酶工艺生产线已经完成了中试放大准备。按照杨平优化的关键节点控制参数，他们成功地在50升发酵罐中重复了实验室级别的高效表达。虽然纯化步骤仍需进一步优化以减少损耗，但“弹药”的自主供给线，已经初步打通。看着反应罐中缓缓搅拌的菌液，刘阳感到一种踏实。
蒋季同那边也传来了好消息，他与南都医大的动物实验室中心已经进行过充分沟通，这是一家拥有完备资质的GLP动物实验中心，一旦体外验证通过，临床前研究可以立刻启动。
一周后，三个编号为X-1， X-2， X-3的候选分子冻干粉，被送到了实验室。它们被存放在超低温冰箱里，安静得如同冬眠的精灵，却承载着整个团队的希望。
验证工作立即全面展开。
首先，王超的传感器负责初筛。
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