接连在核聚变工程和算法设计领域取得突破，张诚并未沾沾自喜，反而对系统任务所引导的这种“跨界”挑战产生了更浓厚的兴趣。他渴望将自身理论能力的触角，伸向更陌生、更具颠覆性的领域。这一次，他的目光越过熟悉的数理工程，投向了一片更为复杂的生命疆域——来自复旦大学的项目。
项目名称：基于物理原理的蛋白质折叠早期动力学过程建模与关键节点预测
牵头单位：复旦大学生物医学研究院、物理系
项目难点：蛋白质从线性肽链折叠成特定三维结构是生命科学的核心谜题之一。现有计算模型（如分子动力学模拟）耗时极长，难以捕捉毫秒级以上的折叠早期过程；而简化模型又缺乏物理精度，无法准确预测折叠路径中的关键中间态与速率限制步骤。项目组试图构建一个兼顾计算效率与物理真实性的多尺度模型，但在连接不同尺度（全原子/粗粒化）的物理参数传递，以及描述溶剂化效应与链内相互作用竞争的理论框架上陷入困境。
接触状态：项目负责人（复旦陈静宜教授，生物物理专家）态度审慎，邀请进行初步学术交流，强调生物学问题的特殊性。
与韩东升教授的直率热情不同，陈静宜教授在视频会议中展现出一种理科女性特有的严谨与冷静。她身后书架上的大部头生物物理专着和屏幕上复杂的蛋白质结构图，无声地宣告着这个领域的深厚壁垒。
“张诚同学，你在数理领域的成就令人印象深刻。”陈教授开门见山，语气平和但带着清晰的边界感，“但蛋白质折叠问题，本质上是一个生物化学问题。它不仅仅需要漂亮的数学方程，更需要深刻理解生命分子在溶液环境中的化学变化行为，以及这些行为所承载的生物学功能意义。我们目前遇到的困难，很大程度上源于物理模型的‘不贴身’。”
她详细阐述了项目组构建的多尺度模型遇到的困境：在从原子尺度向粗粒化尺度映射时，如何保留决定折叠路径的关键相互作用能？如何定量描述水分子环境（溶剂化效应）对肽链构象变化的动态影响，而不至于让计算量爆炸？
张诚认真聆听着，大脑飞速运转。他能理解其中的物理核心——这本质上是一个复杂软物质系统的统计物理和热力学问题，涉及自由能计算、随机过程和非平衡态物理。但其中大量的生物学背景知识和特定术语，确实构成了不小的障碍。
“陈教授，我理解您的顾虑。”张诚坦诚回应，“我对具体的生物学细节了解有限，但我相信，决定折叠路径的关键物理原理，最终可以通过适当的数学模型来捕捉和表达。或许，我可以尝试从理论物理的角度，为你们的多尺度参数传递和溶剂化效应描述，提供一个更普适的数学框架？”
陈静宜教授沉吟片刻，点了点头：“很好的切入点。我们确实需要跳出既有的模型修补思维。这样吧，我给你一些我们目前模型的详细参数、失败的案例数据，以及相关的背景文献。你可以尝试从你的角度提出看法。一周后，我们可以再讨论。”
这次收到的资料包，比前两次更加庞大和复杂，充满了生物信息学的数据、分子动力学的轨迹文件以及各种专业术语。张诚感受到了前所未有的压力。这不仅仅是数学问题，更是对跨学科知识消化速度和深度的巨大考验。
他几乎是以“恶补”的姿态，一头扎进了生物物理的文献海洋。白天，他研读蛋白质折叠的基本理论和现有模型；晚上，则专注于分析复旦团队提供的数据，试图从中找出物理量之间的内在联系和现有模型的缺失环节。
他注意到，项目组在处理溶剂化效应时，采用了一种相对静态的平均场近似，这很可能无法捕捉折叠早期过程中，水分子与肽链之间动态、协同的相互作用。而这一点，或许是导致他们模型预测失准的关键。
张诚联想到了在统计物理中用于处理复杂流体和临界现象的理论工具，比如场论方法和重整化群思想。这些工具虽然抽象，但或许能提供一个更统一的视角，来同时描述肽链的内相互作用和其与溶剂环境的耦合。他将这些想法与蛋白质折叠的特定物理约束相结合，开始构建一个新的理论雏形。
一周后的视频讨论，气氛比第一次更加凝重。陈教授团队的核心成员几乎都在场，包括几位资深博士后和博士生。
张诚依旧使用白板，尝试阐述他的想法。他尽量避开过于生僻的生物学术语，专注于物理图像的描述和数学框架的构建。然而，当他开始引入场论语言和重整化群技巧时，明显能感觉到屏幕另一端部分研究员的困惑和不解。
“张同学，”一位戴着黑框眼镜的博士后忍不住打断，语气带着明显的质疑，“你提到的这个‘有效场论’和‘标度律’，听起来很美妙，但如何具体应用到我们的氨基酸残基和溶剂分子上？这会不会是‘杀鸡用牛刀’，而且这把‘牛刀’我们还不怎么会用？”
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