那是一个名不见经传的小型科研团队发表的关于肿瘤微环境免疫调控的数据。

当时他只是随手保存，并未深究。

他将两组数据进行交叉比对，惊讶地发现其中一个关于免疫细胞趋化因子的分泌规律，

竟然与我们实验中遇到的某个瓶颈现象有着惊人的相似之处。虽然具体机制不同，

但数据曲线的趋势和几个关键节点高度吻合。

“说不定他们的研究能给我们点启发？”

张宇抱着试试看的心态，通过论文留下的联系方式，

辗转联系上了那个小型团队的负责人。出乎意料的是，对方非常热情，

两人在电话里就相关数据和研究思路进行了深入交流。虽然这次交流并没有直接解决他们当前实验的困难，

但那个小团队提出的一个关于“免疫代谢重编程”的观点，却像一道闪电，

劈开了张宇思维中的某些禁锢。

“原来还可以从这个角度考虑！”

挂了电话，张宇感觉眼前豁然开朗。他不仅获得了一些新的研究视角，

更重要的是，这次主动的数据共享和交流，让他意识到他们并非在孤军奋战。

不同团队在各自领域的探索，或许能相互映照，拓宽思路。

当张宇兴奋地把这个“意外收获”告诉我林寻和花瑶时，我林寻也正从AI启明那里得到了新的分析反馈。

“AI启明：结合张宇提供的外部数据及花瑶提及的特殊病例基因特征，

‘弱标记’方案成功概率提升12.7%。

建议优先尝试基于消化道肿瘤多模态影像诊断模型筛选的3号癌细胞系，

其免疫原性标记点与G-734病例相似度达68%。”

“看来，我们之前的积累和偶然的发现，都不是无用功。”

我林寻看着屏幕上AI启明给出的优化方案，又看了看花瑶和张宇，

眼中闪烁着坚定的光芒，

“那位特殊的患者，还有那个愿意分享数据的小团队，都在无形中帮了我们。

现在，我们有了新的方向，新的样本，还有更开阔的视野。

是时候进行第108次尝试了！”

这一次，实验室里不再是沉重的叹息和迷茫，而是一种带着审慎乐观的期待。

那些曾经看似孤立的伏笔，正悄然串联起来，预示着新的突破可能就在前方。