或者能否通过人工培养等方式解决来源问题。”
分工明确后，我们立刻行动起来。
张宇在计算机前搭建模型，编写算法，屏幕上不断闪过复杂的分子结构和数据流；
花瑶则埋首于海量的中医药典籍和现代药理研究文献中，试图为古方的每一味药找到科学的注解；
我则负责统筹协调，并利用“AI启明”的速记和分析能力，
不断整合两人的研究成果，
同时与校医院和附属医院的专家保持沟通，关注新增病例的情况。
不过，困难接踵而至。
“不行啊，数据太少了！”
张宇揉着太阳穴，一脸疲惫地说道，
“我们对这种新型病毒的了解还非常有限，它的具体致病机制、关键靶点蛋白的三维结构数据严重不足。
古方药材的有效成分数据库也不完善，很多都是经验性的描述。
在这种情况下进行模拟分析，结果的可靠性会大打折扣，误差范围太大了！”
这是我们遇到的第一个大难题：模拟数据时数据不足。
巧妇难为无米之炊，没有足够的基础数据，再先进的算法也难以得出精确的结论。
几乎同时，花瑶也带来了坏消息：
“我查了一下，古方中几味关键药材，尤其是‘金线莲’的特定产区品种和‘望月砂’，
现在市场上极为稀缺，价格昂贵，而且质量参差不齐。
学校的药材库和附属医院药房都没有储备。
如果我们不能解决药材来源问题，
就算模拟出最佳配比，也无法进行后续的实验验证和临床应用。”
第二个大难题：药材稀缺。
实验室里的气氛一时有些沉闷。
窗外的秋意似乎更浓了，寒意透过玻璃渗了进来。
我们找到了一丝希望的曙光，却又被这两座大山挡住了去路。
“数据不足……”
我喃喃自语，脑中的“AI启明”高速运转，
“或许我们可以尝试跨领域数据融合？
比如，将《青囊秘要》中其他相关病症的治疗记载作为补充数据，
结合现代病毒学的通用模型进行外推？”
“至于药材稀缺……”
我看向花瑶，
“除了寻找替代品，我们能不能联系中医药大学或者相关的药材种植基地？
甚至，利用生物工程技术进行有效成分的体外培养？
虽然时间紧迫，但或许能找到突破口。”
张宇和花瑶的眼中重新燃起了光芒。
是的，研究之路从不会一帆风顺，关键在于如何迎难而上。
数据不足与材料的缺失，才是当前唯一要解决的。