召集团队成员分析实验数据，赵凯也带着AI技术组的核心成员赶了过来。
“脱靶位点主要集中在与CENPJ基因序列相似度较高的几个基因上。”周悦指着屏幕上的基因比对图谱，“CRISPR-Cas9技术的向导RNA容易识别错误，导致脱靶。我们之前优化的编辑策略，虽然降低了脱靶风险，但在针对这个特定突变位点时，效果并不理想。”
赵凯盯着数据看了许久，开口说道：“我们可以利用AI算法优化向导RNA的设计。之前我们开发的基因编辑模拟系统，已经能预测向导RNA的结合效率和脱靶概率。现在，我们可以进一步优化算法，加入更多的序列特征参数，比如二级结构、甲基化修饰等，提高向导RNA设计的精准度。”
“这个思路可行。”周悦点点头，“但仅仅优化向导RNA还不够，我们还需要优化编辑酶的活性。可以尝试对Cas9酶进行突变改造，增强它的特异性结合能力，降低脱靶风险。”
接下来，两个团队再次开启紧密协作模式。赵凯带领AI技术组，夜以继日地优化算法模型。他们整合了大量的向导RNA设计数据和脱靶案例，引入了强化学习算法，让模型能在不断的模拟训练中，自主学习最优的向导RNA设计方案。周悦则带领生物实验组，尝试对Cas9酶进行定点突变，筛选出特异性更强的编辑酶变体。
实验的过程充满了艰辛。AI技术组的成员们连续一周泡在数据分析室，每天只睡三四个小时，算法模型经过上百次优化，终于将向导RNA的脱靶预测准确率提高到了99.5%。而生物实验组则经历了无数次失败，在尝试了二十多种Cas9酶突变方案后，终于筛选出一种特异性显著提升的酶变体。
当优化后的向导RNA和Cas9酶变体结合使用，进行第二轮修复实验时，所有人都屏住了呼吸。三天后，实验结果出来了——修复效率提升到了45%，脱靶率则降低到了0.1%以下。
“有进步，但还不够。”周悦冷静地说道，“45%的修复效率，还是无法满足临床需求。我们需要进一步提升效率，同时确保脱靶率持续稳定在极低水平。”
就在团队为提升修复效率一筹莫展时，一个特殊的患者案例，给了他们新的启发。
这天，杨芳收到了一封来自偏远山区的求助信。写信的是一名叫李念的女孩，今年只有六岁，患有这种罕见遗传病，已经出现了严重的生长迟缓、运动障碍等症状。她的父母带着她跑遍了全国各地的医院，都没有得到有效的治疗方案。得知灵湖浩宇正在开展相关研发，他们抱着最后一丝希望，写下了这封信。
杨芳将这封信交给了联合工作小组的成员们。信里还夹着一张李念的照片，照片上的小女孩瘦弱不堪，眼神却透着一股对生命的渴望。看着照片，实验室里的气氛变得沉重起来。
“我们必须尽快攻克技术难关，为这些孩子带来希望。”赵凯的语气坚定，眼中满是责任感。