在确认了无氧糖酵解对肿瘤微环境中免疫细胞功能的影响后，张天勤和他的团队面临着一个新挑战：如何找到一种能够有效调节这一过程的化合物。他们需要一种能够抑制肿瘤细胞无氧糖酵解，同时增强免疫细胞活性的代谢调节剂。
为了解决这一问题，张天勤在系统虚拟老师的指导下，开始利用系统内的化合物库进行筛选。这个过程中，虚拟老师的作用至关重要，其丰富的知识和先进的算法为张天勤提供了强大的支持。
首先，虚拟老师帮助张天勤分析了无氧糖酵解的生物学基础和关键调控点，确保他对这个复杂的代谢途径有了深刻的理解。接着，老师利用其内置的生物信息学工具，对化合物库中的每一种化合物进行了详尽的分析，预测它们可能的作用机制和潜在的生物学效应。
在筛选过程中，虚拟老师提供了一系列的筛选策略，包括基于结构的药物设计、计算机辅助的分子对接技术，以及机器学习算法来预测化合物的活性。这些策略大大提高了筛选的效率和准确性，使得张天勤能够快速地从数千种化合物中筛选出最有潜力的候选者。
在实验设计方面，虚拟老师也提供了宝贵的指导。它帮助张天勤设计了一系列体外和体内实验，用以评估化合物对肿瘤细胞和免疫细胞的影响。老师还提供了实验操作的模拟训练，确保张天勤在实际操作中能够精确无误地执行每一个步骤。
终于，经过数周的努力，张天勤和团队终于在众多候选化合物中发现了一个名为“met-x”的小分子化合物。在初步的体外实验中，“met-x”显示出了显著的抑制肿瘤细胞无氧糖酵解的能力，并且在不影响免疫细胞活性的前提下，还能增强其功能。
在“met-x”的作用机制研究中，虚拟老师再次发挥了关键作用。它引导张天勤使用先进的分析技术，如质谱和蛋白质组学，来鉴定“met-x”在细胞内的作用靶点。通过这些分析，他们发现“met-x”能够特异性地抑制一种关键的糖酵解酶，从而减少肿瘤细胞的能量供应，同时激活免疫细胞中的代谢途径，增强其抗肿瘤的能力。
为了进一步验证“met-x”的效果，张天勤和团队在动物模型中进行了进一步的实验。他们将“met-x”注射到携带人类肿瘤的小鼠体内，并密切监测肿瘤的生长情况和免疫细胞的浸润程度。
结果显示，“met-x”在动物模型中同样有效。与对照组相比，接受“met-x”治疗的小鼠肿瘤生长速度明显减缓，而且肿瘤组织中免疫细胞的浸润程度显著增加。此外，肿瘤细胞的凋亡率也有所提高，这表明“met-x”可能通过激活免疫细胞，增强了对肿瘤细胞的攻击。
张天勤和他的团队对“met-x”的未来治疗潜力充满了期待。他们相信，这种化合物不仅能够作为一种新的抗肿瘤药物，还可能成为肿瘤免疫治疗的重要辅助手段。通过调节肿瘤微环境中的代谢状态，“met-x”有潜力恢复和增强免疫细胞对肿瘤的攻击，从而提高现有治疗方法的效果。此外，“met-x”可能对那些对传统治疗不敏感或已经产生抗药性的肿瘤表现出特别的疗效。团队设想，将“met-x”与其他治疗药物联合使用，可能会产生协同效应，为肿瘤患者带来更为有效的治疗方案。随着进一步的研究和开发，“met-x”有望成为肿瘤治疗领域的一颗新星。