DeSci的困难部分从分子生成结束时开始。

一位AI代理 reportedly为与ADHD相关的研究设计了一个肽候选者，仅在24小时内完成，进行了计算筛选，并选择了它进行预计成本数千美元的初始湿实验室后续工作。BIO作为这个叙述的代理进行了交易。

重要的是管道前端的成本压缩。开源蛋白质模型、结合工具、公共生物活性数据库和更便宜的实验室工作正在使候选者生成更快、更容易获得。

紧接着就是障碍。一个候选者仍然需要临床前数据、剂量工作、知识产权明确性、监管审查和人体试验。第一阶段可以显示一种药物是否足够安全以继续研究，但疗效仍然必须在后期证明。

这就是代币市场和生物技术时间表分歧的地方。叙述可能在数小时内重新定价。药物程序在资产能够被有信心地评价之前需要多年的数据。

一个持久的DeSci模型将资本附加到定义的实验、可靠的权利、技术监督和随着验证改善而阶段性资金支持上。大多数类别仍然未达到这个标准。

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