是创造类脑计算机，还是理解大脑工作原理以便干预？”

王珊沉思片刻：“应该是后者，我们要理解神经-免疫-信息的耦合，最终是为了能够调控它。”

“那么，算法设计应该服务於这个目標。”秦澜点了点头。

“不必拘泥於完全复製生物结构，只要能帮助我们理解耦合机制，就是好算法。

记住，工具为科学问题服务，不是反过来。”

赵昊在数据分析组的工作更加具体但也同样艰巨。

他需要整合来自六个不同实验平台的数据——电生理记录、免疫因子检测、基因表达谱、行为学测试、影像学数据、临床样本信息。

这些数据格式不一、精度不同、时间尺度各异。

“传统的统计方法在这里会失效。”赵昊在组会上匯报导。

“因为数据维度太高，且存在复杂的非线性关联。

我建议採用多尺度融合分析，结合机器学习降维和机理模型约束。”

组长是位资深的数据科学家，仔细审视了他的方案。

“想法不错，但计算量会很大，你需要多少计算资源？”

“初步估算，需要至少5000核时的超算资源。”赵昊如实回答。

“我给你批8000核时。”组长果断决定。

“但两周后我要看到初步结果，如果可行，这个分析方法可以成为项目的標准流程。”

他们的实验室上有国家扶持，下有方郁雾这个富二代拉资金，一点都不缺预算，有的是钱。

压力巨大，但机会也同样巨大，赵昊知道，如果这个方法成功，他的名字將出现在项目的方法学基础部分。

对於一个博士生来说，这是难得的荣誉。

而在中间层和外围层的学生们，同样在经歷快速的成长。

孙颖负责的类器官培养平台，需要为多个实验组提供標准化的三维神经组织模型。

她制定了详细的操作规程和质量控制標准，使得不同实验组的数据可比性大幅提高。

“孙颖，你们组培养的类器官，屏障功能检测结果比其他组稳定20%。”一位来自免疫组的博士后特意来找她，“能分享一下你们的培养细节吗？”

“主要是严格控制分化时间点和生长因子浓度梯度。”孙颖毫无保留地分享。

“我做了36组预实验才確定最优条件，数据都在內部共享盘里，协议文件编號sop-oc-003。”

这种开放协作的氛围，让即使在外围层的学生也能感受到项目的整体性和自己的价值。

他们不再是孤立的个体，而是一个宏大科学探索机器中的精密齿轮。

一个月后，项目召开了第一次全体进展匯报会。

吴瀟代表理论验证组报告了数学模型的最新预测。

王珊展示了新算法在模擬神经-免疫对话中的初步结果。

赵昊匯报了多尺度数据整合平台的建立进展。

孙颖则报告了类器官平台的质量控制数据。

台下坐著的不只是项目成员，还有来自科技部、基金委、军方的观察员。

方郁雾坐在前排，全程平静聆听，只在关键处做简短记录。

匯报结束后，军方观察员提问：“郑教授，根据你们的模型预测，如果存在神经-免疫-信息的三元耦合界面，那么理论上是否可能通过外部信息输入，精確调控特定免疫应答？”

郑怀瑾示意吴瀟回答——这是他们预先演练过的。