是杨平将它的算力限制在与南都医大数字医学中心的算力相当，这样更贴近现实。
“第一步，重构分子设计。”
现实中，何子健依赖的商业化蛋白质模拟软件已被阻断。在这里，杨平直接调用超级计算机的底层算法，将空间导向理论与全新的免疫激活模型深度融合，搭建专属的AI驱动蛋白质设计模块。他摒弃现有软件的框架束缚，将物理规律、化学约束，以及生物结构原理，编码为AI能理解并优化的目标函数。
无数蛋白质骨架、侧链构象、电荷分布与亲疏水模式在虚拟空间中飞速生成、折迭、评估、淘汰、再优化……AI在系统空间算力的加持下，以惊人效率学习如何设计出符合杨平苛刻要求的“蛋白质增强子”。这不再是简单模仿自然，而是在精准引导下的创造性“从头设计”。
“设计完成，如何验证与筛选？”
现实中，王超急需的微量蛋白互作检测设备已被卡住。在这里，杨平开始探索替代路径。
他模拟刘阳正在攻关的自研酶促反应体系，将设计出的虚拟蛋白质序列，代入由国产通用酶优化后的克隆与表达流程。他精细调控缓冲液成分、温度、离子强度、反应时间……在系统空间内，他能瞬间完成现实中需数日乃至数周的条件摸索。
表达出的虚拟蛋白质，随即被送入基于国产光谱、色谱设备改造的高通量特性分析平台。杨平并非简单使用设备默认功能，而是在模拟中对其进行“深度改造”——优化光学路径、开发新型信号处理算法以压制背景噪音、采购微流控芯片以提升并行处理能力……他在系统空间组装一件件量身定制的“利器”，虽单件性能或不及进口顶尖，但尚可完成实验。
针对蛋白互作检测，他放弃了那台被封锁的专用设备，转而模拟构建王超正在尝试的“自制装置”终极版——利用国产激光器、光电倍增管与自制微腔，结合表面等离子共振原理，组合成一种超灵敏微型生物传感器。在无数次模拟中，他优化探针固定方法、样品流速、信号采集策略与降噪核心，硬是将这“拼凑”之作，在系统空间中提升至能检测皮摩尔级别相互作用的惊人灵敏度。
“活性筛选与风险评估又如何破局？”
楚晓晓面临的流式细胞仪panel困境，在系统空间中被另辟蹊径。杨平不再执着于复杂多色panel，转而专注于开发基于关键生物标志物与AI图像识别的智能筛选体系。
他模拟使用最基础的抗体标记细胞，利用经算法增强的
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