回到休息室，李枫迫不及待地开始今天的学习。
获得了前世记忆，但李枫并没改变之前做好的决定，还是打算先开发出万艾可男士延时适应症。
要是真能做出这个适应症，一定可以帮他带来大量钱财。
作为一个前中科院研究员，他很了解做药物科研需要耗费多少科研资金。
一款药从头到尾，投入上亿资金，都算少的。
蛋白药或者基因治疗药等创新药研发，投入十亿二十亿也是常有的事。
不过新药的回报也高。
根据前世记忆，诺华有一款基因治疗药剂，定价高达180万美金一针。
后来听说还有比这定价更高的新药出现。
李枫理解这种商业行为，正是前期高投入的研发，才导致后期上市定价偏高。
一旦挣回前期研发投入的资金，或者生产工艺改良后成本降低，都有降价的可能。
就是知道这些，李枫才想着要做好提前部署。
光靠学校申请的科研资金，即使有李老院士帮忙，那也只是杯水车薪。
当然，李枫最终目的并不是挣钱，只想做出前世都没能做出来的那几款药。
一是自救，避免四十多岁时候完全失明。
然后要防止外公的冠心病加重，前世外公突发突发心梗过世，让李枫后悔不已。
最后便是癌症，他确实不忍心眼睁睁看着周小波得胃癌被嘎。
收敛发散的思维，李枫立即进入到全盛的学习状态。
有前世完整的科研经验加持，他很快整理出好几套万艾可延时适应症开发方案。
首先是再次优化改变万艾可基础化学式结构。
李枫现在完全可以选择用生物信息学的办法，大规模筛选可用的化学式，这样能加快改良速度。
要是用现阶段的原始开发办法，只能先合成出药物，然后用动物实验一个个去做验证，这会浪费大量时间。
而李枫现在有了前世科研经验，可以彻底利用上生物信息的优势。
不过想要利用好生信，也需要解决不少问题。
算力问题好解决，有李老院士在，即使农大没有超级计算机，也可以去别的高校借用。
主要是基础数据，这个问题并不是那么好解决的。
不过李枫并不是很担心，说不定系统会奖励数据库，分分钟解决数据问题。
即使运气差点，系统没刷出数据库奖励，他也可以慢慢在这方面积累数据，建立起原始数据库，只是速度慢点。
这时候就是发挥人海战术的时候了，提前拉起一个团队就显得很有必要。
开发延时适应症的另一个方案，是进行药物剂量优化。
动物模型选择恰当的情况下，说不定剂量不同，能得到意想不到的结果。
最后还可以改良给药方式和给药周期。
比如现在是口服给药，以后可以试试外用，把片剂改成膏状，直接涂抹。
给药周期也可以适当改变。
很多药物的开发，都是经过各种方案综合考量后，才能得到比较满意的结果。
要是后面两个方案都得不到预期效果，那就只能寄希望于化学式优化了。
总体来看，数据库建立是当务之急，动物建模也可以马上开始。
动物建模需要等一个月，现在可以用普通小鼠先做一些给药量测试。
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