“你刚才不是想去做比格犬联盟的志愿者么？心思也变得太快了。”

“两者并不冲突呀。我还可以邀请老师和我一起去做公益呢！咦，帅哥，你看我干嘛。你也觉得我说得对吧！”

演讲结束后，做改进式til的大湾区男青年举手问了贺美娜一个关于ai的问题：“我们都知道现在ai被广泛地应用于新药研发，贺博士怎么看待其中的危机和机遇呢？”

贺美娜道：“前面几位嘉宾都已经从各角度回答过和ai有关的问题了。如果我继续讲一些理论上的知识，难免乏味。或者，我讲个三分钟小故事？”

她微笑着问台下的听众：“想听吗？”

有一多半的学生大声回答：“想！”

她的视线越过整个会场，与微笑着的危从安四目相对。她俏皮地眨了眨左眼：“同学们都学过生物化学了吗？还记得胆固醇合成途径吗？”

这一次的回答就稀稀落落，没有什么底气了。危从安笑了起来。贺美娜也笑着继续道：“这是一个关于他汀类药物的故事。”

stats他汀类药物作为hg-a还原酶抑制剂，是一类被广泛应用于临床，功能全面的降脂药。在上个世纪七十年代末，日本制药公司第一三共在橘青霉中提取到天然产物vastat美伐他汀。美伐他汀能够竞争性阻断hg-a还原酶，减少胆固醇的生物合成，从而起到降脂的作用。但是在动物实验阶段由于毒性太大不得不终止研发。同一时间，美国默沙东在土曲霉中发现了与美伐他汀有着相似结构的洛伐他汀，临床实验非常顺利，并于1987年通过fda审批，成为了第一个上市的他汀类药物，一直应用至今。

“那么两者的结构到底有多相似呢？其实洛伐他汀比美伐他汀只多一个甲基。一个甲基之差，一个是毒，一个是药。这种细微的差距，用现在任何一种建立在数据学习基础上的ai算法来预测，都会认定洛伐他汀和美伐他汀一样有毒，在初筛就把洛伐他汀排除掉。”