陳元光則選擇和萊維特合作,由萊維特那邊給他共享一些最前沿的科研動態,他嚐試找到具體的解法。


    “元光,病毒變異太快了,


    你說我們是否可以通過疫苗來誘導它定向進化,把它的毒性慢慢降下去,降低到比流感還更低的水平?”


    萊維特和陳元光熟悉之後,喜歡叫他的中文名。


    他通過陳元光關於蛋白質誘導進化的論文,進而想到可以采取誘導進化的方式,來主動選擇進化方向。


    陳元光在電話那頭回複道:“教授,我之前想的是研究廣譜疫苗來對抗它的持續變異。


    現在來看,誘導定向進化結合廣譜疫苗,應該能在四到五次接種把病毒給解決掉。”


    有了思路之後就是開幹。


    “元光,這想法太棒了,我們應該去尋找現有毒株中最常見的突變點位。


    然後去設計抗原,覆蓋突變頻率最高的點位,這樣能盡可能減少當前以及未來變異病毒的免疫逃逸能力。


    元光你的思路是對的。”


    “元光,斬斷s蛋白和ace受體間的結合能力,這樣能夠降低病毒的傳染性。考慮到病毒譜係已經陸續出現共性突變,像哈佛那邊觀測到的d614g,華國那邊觀測到的del69-70等等,我們現在需要去尋找他們之間的共性突變。”


    “現在的數據不夠多,我們需要更多的數據來做驗證。”


    “元光,現在的突變數據不夠,就采用計算機模擬的方式去計算突變情況,這樣的思路是沒問題的。


    但有一個問題,你如何確保伱計算出來的高頻共性突變和真實世界的突變是一樣的。


    這太難了,一旦設計的算法不對,抗原設計就起不到預期的廣譜效果。”


    “元光,你真是不折不扣的天才,根據紐約、東京、約翰內斯堡等城市測到的最新變異毒株,和我們設計的算法模擬出來的共性突變完全一致。這條路我們已經走通了!”


    “元光,我們完全可以準備投稿了,要是後續廣譜疫苗的設計使用了我們的思路,考慮到它的價值,我們的成果足夠拿明年的諾獎了!”


    “元光,我很後悔,當年沒有爭取你來念我的博士。”


    萊維特的態度從一開始的合作,到後來徹底服氣,他甚至有種自己在抱大腿的感覺。


    至於巴文迪,在知道陳元光的工作後,直接說:“元光,這篇結果完成後,我覺得你可以拿到博士學位了,mit和我本人也沒有什麽更多的能教你的了。


    你在計算化學領域的造詣已經遠遠超過我了,你對做實驗又不那麽感興趣,我覺得更快進入下一個階段對你的成長更有利。”


    mit這邊組織專家對論文進行評審後,給予了極其高的評價,在發science之後專門邀請全球從事該工作一線的科研人員開遠程視頻會議。


    “條件有限,因此我們隻能通過線上的方式來向大家介紹由我校化學係博士lightchen先生在抗擊病毒方麵做出的卓越貢獻。”


    蘭克教授是華國某985高校的生物學教授,從病毒流行開始就從事相關研究,對於國外頂級名校的一些研討會、講座還是比較關注。


    他們一些從事相關高校研究的群也有做一些消息共享,像這次mit這種規模,兩千人的線上會議還是比較少的。


    也是因為群裏大家都說mit特別重視這次的會,有大佬說這是前所未有的突破性結果,他就報了名。


    蘭克在群裏發現比他晚五分鍾就沒有名額了。


    有mit和萊維特名頭背書,這次的研討會受到熱捧。


    蘭克知道萊維特是誰,但是另外的lightchen是華人,問題是他之前沒聽說過這號人物。


    論文隻是被science接受了,還沒刊登出來,而且陳元光之前發的頂刊更多是集中在計算化學和計算生物學領域,像搞疫苗研究的都是病毒學專家,大家不了解很正常。


    “這人怎麽有點眼熟,而且外貌看上去有點年輕。”進入zoom的視頻會議室之後,蘭克心裏嘀咕道。


    “廣譜疫苗的設計不是突變位點的簡單加法,它需要嚴格的生物信息學計算和實驗證據的聯合分析。


    突變位點也不是越多越好,它最重要的是數據需要準確,我們需要去尋找它的共性,共性凸顯的越突出,那麽貫序免疫效果就越顯著。


    這次我們麵臨的問題有非常大的挑戰,全球健康在遭受攻擊,我們不太可能等,等病毒變異的數據積累到一定程度,然後再去設計廣譜疫苗。


    所以沒有足夠的毒株,沒有足夠的突變點位,我們無法去尋找共性,但是我們又要去做廣譜疫苗,因為傳統疫苗即便是mrna,它的覆蓋時間也是有期限的,從現在病毒變異情況來看,這個覆蓋時間會非常非常短。


    麵對這樣的困境,我給的解決方法是模擬進化,模擬病毒進化,用模擬出來的病毒突變點位和現實中的病毒變異點位放在一起去分析,尋找共性,簡單來說.”


    對著視頻講,完全沒壓力。


    如果不是開了靜音,兩千人此起彼伏的驚呼聲,能讓他的聲音被淹沒。


    蘭克聽著聽著就在想,這太離譜了,靠模擬出來的病毒去設計疫苗,你如何保證自己模擬的突變點位,病毒真的會按照你模擬的突變點位去進化呢?


    這不是科學,這是玄學,即便披了數據分析和數據建模的外衣,這依然是玄學。


    直到他看到最後的數據對比,他們在四月模擬的變異病毒,在7月的全球監測報告中真的出現了的時候,蘭克下巴都掉到了桌子上。


    (本章完)

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