基因編輯療法的原理。
說起來簡單，做起來難如登天。
人體的基因。
是幾十億個鹼基對組成的長鏈。
要在這麼長的鏈條上精準地找到那個“壞掉”的位置，然後剪掉它，再補上一段好的，還不能影響到旁邊的正常基因。
這比在幾百萬行程式碼裡找一個bug還難。
找bug至少還能用偵錯程式，基因編輯用的是“分子剪刀”……CRISPR-Cas9系統。
江辰從系統商城裡兌換的基因編輯療法技術方案，比目前全世界最先進的CRISPR技術還要領先好幾代。
傳統的CRISPR系統有脫靶的風險，可能剪錯地方，導致新的基因突變。
而他這套方案，精準度提升了好幾個數量級，脫靶率低到可以忽略不計。
林教授第一次看到這套方案的時候，整個人都傻了。
“江院士，這個導向RNA的設計……是怎麼做到這麼精準的？”
“機器學習，用Stellaris框架訓練了一個深度學習模型，預測了所有可能的脫靶位點，然後反向優化了導向RNA的序列。”
“所以這個方案是AI設計的？”
“人設計的，AI最佳化的。”
“人設計的部分佔多少？”
“框架是我搭的，引數是我調的，AI負責跑算力。”
林教授沉默了。
他想起自己年輕時搞科研，跑一組資料要熬好幾個通宵，眼睛熬得通紅，手算的草稿紙堆成山。
現在江辰搞科研，畫個框架，調個引數，讓AI跑幾分鐘，然後說“挺好”。
這就是代差。
不，是物種差。
小王那邊也在加班。
他負責的是基因編輯後的細胞修復機制建模，說白了就是“剪完之後怎麼補”。
“江院士，這個同源定向修復的效率，能不能再往上提一點？目前的理論上限是百分之六七十。”
“能，把修復模板的濃度提高一倍，再加一個輔助蛋白，效率能到百分之九十以上。”
小王在筆記本上瘋狂記錄，筆都快戳穿紙了。
“還有呢？”
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