“你们可以看到，这些数据表明，经过我们修改的T细胞在体外实验中表现出极高的抗肿瘤活性。”

陈飞对于癌症免疫治疗的研究早就耳闻，但第一次亲眼看到这些数据时，仍然感到震撼。他不禁加入了讨论，提出了自己关于癌症治疗中T细胞脱靶效应的疑问。

“这是个好问题，”教授笑了笑，点头道，“我们现在的研究也在试图优化这个过程，减少脱靶效应的发生，提高疗效的同时降低副作用。”

讨论间，陈飞心中的疑虑渐渐解开。他意识到，科学不仅仅是书本上的理论，更是通过实验与观察，在无数次失败和尝试中不断前进的过程。

长廊的另一侧，有几位同学围着一张关于蛋白质折叠的海报，刚才做完讲座的史老师正亲自给他们讲解AlphaFold项目。即便讲座刚结束，史老师的热情丝毫没有减退，脸上依然洋溢着笑容。

“AI在蛋白质结构预测方面的应用，真的彻底改变了我们对生命科学的认知。”史老师手持放大镜，仔细指着一张三维蛋白质模型，解释道，“我们实验室最近利用AlphaFold预测了一些复杂蛋白的结构，这在过去几乎是不可能完成的任务。”

一位同学举手发问：“那AlphaFold会不会取代传统的实验方法，比如X射线晶体学或者冷冻电镜？”

陈飞心中直接给这位对着冷冻电镜鼻祖史老师贴脸开大的同学竖起了大拇指。网上的小编可是在AlphaFold一出就开始疯狂蛐蛐史老师的研究做不下去了，这回贴脸开大到正主面前了。

史老师倒是没有多想，思考片刻，回答道：

“不会完全取代。AI只是工具之一，实验验证仍然是必须的，但它大大加速了我们发现新结构的效率，本来一个博士生可能要花几个月完成的工作，现在AI几个小时就能够完成，其实大大加速了我们开展工作的速度，未来随着AI的不断发展，我们也会更好的利用AI，将两者结合，发挥更大的潜力。”