筛完之后是这个项目里最实在的一步 —— 固相合成。多肽固相合成是把氨基酸一个一个接到树脂上，逐步延长。这一步意味着从此不再是数据：候选肽变成了几管真实的白色粉末，可以称重，可以进质谱，可以做实验。体外验证：通过细胞实验验证它们是否真的能激活 CB1 受体。这一步是整条链路的第一个硬门槛。模型觉得像激动剂的分子，到细胞上未必真的有功能。

能激活受体，还不等于能镇痛。所以队伍的最后一步是：在动物疼痛模型上评估其镇痛效果。从「体外能结合」到「体内有效」，中间隔着吸收、分布、代谢、能不能过血脑屏障、以及在整体动物身上是否会出现别的反应 —— 每一环都可能让一个漂亮的体外数据落空。

闭环的最后一环，队伍写得很明确：实验数据会回流给 AI，用于优化下一轮设计，形成「计算预测—实验验证—迭代优化」的完整闭环。这在肽类药物设计里尤其要紧。生成模型初始时对「什么样的肽能激活 CB1」只有间接的知识；而每一轮真实的活性数据，都是在把这个分布往正确的方向拧。希望以此为基础，为开发更安全的新型镇痛药物探索一条可行的新路径。是「探索一条可行的路径」，不是「开发出一种新药」。