四份来自学界顶端的审稿意见，如同四道蕴含着无穷智慧与力量的光束，汇聚到了陆时羡的案头。
他花了整整一天的时间，逐字逐句地研读，脸上没有任何不悦，反而带着一种遇到真正对手的专注与兴奋。
在随后召开的核心团队会议上，气氛凝重。
罗伯特教授有些焦躁：“拉斐尔斯要求的那些点突变和生化验证，至少需要三个月！法森特要的模型可解释性分析更是无底洞！我们是不是先按照他们的要求补实验？”
埃琳娜也面露难色：“有些结构生物学方面的验证，确实需要时间。”
陆时羡抬起手，示意大家安静。他的目光扫过在场每一个人，声音沉稳而清晰：
“诸位，我们首先要明白一点：这四位审稿人，都明确建议接受。这意味着，我们工作的核心价值与颠覆性，已经得到了最高层次的认可。现在的分歧，在于‘完美’的程度。”
他顿了顿，继续说道：“他们的意见非常宝贵，指出了我们工作可以进一步加强的方向。但是，我们也要有自己的战略定力。”
“这篇论文的核心创新点，在于利用超算驱动的多尺度模拟，整合出一个前所未有的系统级框架。我们不能陷入为每一个预测点去补充传统实验的无底洞中，那会让我们失去率先提出范式的先机。”
他决定亲自起草回复信，并且要“据理力争”。
针对拉斐尔斯博士关于“生化实验验证”的要求，陆时羡在回复中首先表达了最高的敬意，并同意其重要性。但他笔锋一转：
“我们完全同意直接的生化实验验证是最终的确证。然而，我们认为，本文的首要贡献在于提出了‘智能调度网络’这一系统性概念，并提供了迄今为止最强大、最多维度的计算证据链。”
“传统生化方法在捕捉这种动态、瞬时的分子决策过程方面存在固有局限，而这正是我们采用创新计算范式的原因。我们已将补充相关的生化验证实验列为我们后续研究的最优先事项，并将在后续论文中详细报告。”
“但我们坚信，当前论文所呈现的计算证据的强度、自洽性与新颖性，已足以支撑其核心结论，并值得优先与学界分享以推动领域发展。”
这个回应，既尊重了拉斐尔斯的学术坚持，又清晰地划定了边界、
也就是说这篇论文是“范式提出”之作，而非“终极验证”之作。
对于法森特博士对数据模型“黑箱”的质疑，陆时羡的回复则更加技术化。
他详细提供了模型的特征重要性分析结果，指出了哪些蛋白质特征，如磷酸化位点保守性、结构域特异性等对网络预测贡献最大。
但他也强调：“我们认同模型可解释性的重要性，并已尽力提供。但我们必须指出，探索生命系统的复杂性，有时需要接受基于数据的、一定程度上的‘黑箱’预测，并将其作为发现新生物的‘探针’。”
“我们相信，我们模型所预测的‘影子网络’，其价值正在于为后续实验提供了前所未有的、高置信度的新假说。将其完全‘白箱化’在当前阶段既不现实，也可能限制了其发现未知的潜力。”