资金的暂时缓解和来自钱霸的恶意打压，像两股交织的力量，

鞭策着我林寻团队更加争分夺秒地投入到研究中。

实验室成了我们的战场，每一个数据，每一次实验，都关乎着成败。

“AI启明”系统在我林寻的大脑中高速运转，根据不断输入的新实验数据，

持续优化着药物分子结构和联合用药方案。

我林寻凭借速记能力，将海量的参数组合、实验结果、文献资料烂熟于心，

随时能调出任何细节进行分析比对。

不过，科学的道路从非一帆风顺。

在不断微调参数、优化药品配方的过程中，团队内部不可避免地出现了分歧。

“我认为应该继续优化化合物A的侧链结构，增加其与靶点的结合力，”

花瑶指着实验数据，语气坚持，

“动物实验显示，虽然联合用药降低了肝肾毒性，但主药的药效还有提升空间。”

张宇则有不同看法：

“可是，根据AI模拟，化合物A的结构已经接近最优解，

再调整的边际效益递减，而且可能会带来新的未知风险。

我觉得应该把重点放在免疫调节剂的剂量配比和给药方式上，

AI模型显示这方面的优化空间更大。”

两人各执一词，都有数据支持，一时间争论不下。实验室的气氛有些紧张。

我林寻没有立刻表态。

我闭上眼睛，脑中“AI启明”飞速整合花瑶和张宇的观点，

模拟不同方案的潜在结果。

特种兵的经验让我擅长在复杂局面中找到平衡点。

“都有道理。”

我林寻睁开眼，语气平静，

“花瑶，你的方向着眼于药物本身的效力，这是根本。

张宇，你的建议关注给药策略，这同样至关重要。”

我调出“AI启明”的模拟结果：

“启明的分析显示，单独优化化合物A或单独调整免疫调节剂，效果都有限。

但如果我们将两者结合，在微调化合物A某个特定基团

（比如花瑶你提到的侧链，但不是全面修改）的同时，

采用张宇你建议的阶梯式给药方案，模拟结果显示，

疗效能提升15-20%，且毒副作用仍能控制在安全范围内。”

我将模拟的动态模型展示给两人：

“你们看，这样既能保证主药的核心效力，又能通过给药策略最大化免疫协同效应。”

花瑶和张宇看着模型，紧锁的眉头渐渐舒展。

“这个思路可行！”

花瑶点头，

“我之前只考虑了结构本身，忽略了与给药方式的协同。”

“对，AI模拟得很清楚，这个组合方案确实更优。”

张宇也表示赞同。

我林寻的冷静分析和“AI启明”提供的直观数据，有效化解了分歧。