在秘密实验室艰难支撑的日子里，我林寻并没有放弃利用“AI启明”的潜力。
我不仅用它来辅助科研思路，还尝试在一些专业的人工智能和医学数据论坛上，
以匿名的方式分享一些经过脱敏处理的算法片段和数据分析心得，
希望能找到志同道合的伙伴，或者获得一些建设性的反馈。
很快，一个网名为“数据之眼”的用户引起了我林寻的注意。
此人对我林寻分享的一个关于多模态医学影像特征融合的算法提出了非常独到的见解，
其分析问题的深度和对数据本质的理解，让我林寻刮目相看。
通过几次线上交流，我林寻发现“数据之眼”在数据分析、
尤其是高维复杂生物数据的降维、特征提取和模型解释性方面有着惊人的天赋和经验。
在确认了对方的专业能力和可靠人品后，我林寻坦诚地
（隐去了具体身份和与贺轩的纠葛，只说是一个遇到资金和资源困难的学生科研小组）
介绍了我们的研究项目，特别是新型免疫调节化合物的实验数据遇到的分析瓶颈。
“数据之眼”本名陈沫，是一位性格内向但对数据有着狂热追求的技术宅，
目前在一家小型数据分析公司工作。
当他了解到我林寻团队的研究方向和遇到的困难后，
被我们的执着和研究的前景深深打动。
“你们做的事情很有意义，”
陈沫在视频电话里说，
“现在很多所谓的AI医疗项目都停留在表面，你们能深入到机制研究和药物发现，很难得。
我可以利用业余时间，帮你们看看数据。”
陈沫的加入，犹如为我们的研究注入了一股清泉。
他带来了更先进的数据分析方法和工具，帮助我林寻团队重新梳理了化合物筛选、细胞实验、动物模型
（他们后来通过李老板的关系，联系到一个小型实验动物养殖场，偷偷开展了部分初步动物实验）
的庞杂数据。
我优化了数据清洗流程，引入了更稳健的统计模型，
甚至开发了一个小型的可视化工具，
能更直观地展示化合物浓度、作用时间、免疫细胞表型变化等多维度数据之间的关系。
“看这里，”
陈我指着屏幕上一组动态热力图，
“你们之前可能忽略了这个低浓度化合物组在72小时这个时间点，
对M2型巨噬细胞标志物的抑制有一个微小但持续的下降趋势，
这可能暗示了一种延迟的、更持久的作用机制。”
这个发现让我林寻和花瑶眼前一亮，
为我们后续的机制研究提供了新的方向。
陈沫的数据分析专长，
让我们从原本纷繁复杂的数据中，挖掘出了更多有价值的信息，
大大提升了研究效率。
与此同时，花瑶也没有闲着。
她利用一次线上国际医学学术交流会的机会，积极参与讨论，