基礎上，研發一種輔助藥物，專門針對癌細胞產生的這種新蛋白質，阻斷其對藥物的抵抗作用。
在研發輔助藥物的過程中，團隊再次面臨技術難題。這種輔助藥物需要與主藥物協同作用，並且要在不影響主藥物療效的前提下發揮作用，這對藥物的配方和給藥方式都提出了極高的要求。
負責藥物配方的工程師們，經過無數次的嘗試和調整，終於找到了一種合適的配方組合。同時，為了確保兩種藥物能夠精準協同作用，團隊還研發了一種新型的給藥系統，能夠根據患者體內的藥物濃度和癌細胞狀態，智慧調整藥物的釋放速度和劑量。
在解決藥物耐受性問題的同時，團隊還關注到癌症治療的社會影響。隨著新治療技術的逐漸推廣，如何讓更多患者能夠負擔得起治療費用，成為了一個亟待解決的社會問題。
團隊積極與各國政府、慈善組織和藥企溝通合作，推動建立癌症治療藥物的價格調控機制和援助計劃。他們倡導透過降低藥物生產成本、最佳化醫保政策等方式，讓更多患者能夠受益於這些新的治療方法。
負責社會合作的小孫，在與各國政府部門的溝通中說道（言辭懇切，充滿使命感 ）：“我們的研究成果是為了拯救更多生命，不能因為價格問題讓患者望而卻步。”
在團隊的努力下，一些國家和地區開始出臺相關政策，對癌症治療藥物進行價格補貼，並擴大醫保覆蓋範圍。這一系列舉措，讓更多患者看到了治癒的希望。
隨著時間的推移，團隊在癌症轉移治療研究上取得了越來越多的成果。新的聯合治療方案在臨床試驗中的效果逐漸穩定，患者的生存率和生活質量都有了顯著提高。
然而，團隊並沒有滿足於此。他們將目光投向了更長遠的目標，計劃開展針對不同癌症型別和不同人群的個性化癌症轉移治療研究。
“每一位癌症患者都是獨特的，我們要進一步深入研究，為每一個患者提供最適合他們的治療方案。”李明在團隊未來規劃會議上說道。
為了實現這一目標，團隊開始收集更多不同型別癌症患者的基因資料、臨床資訊和生活習慣等資料，建立一個龐大的癌症資料庫。他們希望透過對這些資料的深度挖掘和分析，找到不同個體之間的差異，從而實現真正意義上的個性化治療。
在這個過程中，團隊還積極與人工智慧領域的專家合作。藉助人工智慧強大的資料分析能力，對癌症資料庫中的海量資訊進行快速處理和分析，尋找隱藏在資料背後的規律和模式。
人工智慧專家們利用機器學習演算法，對癌症患者的基因資料進行分析，預測患者對不同治療方案的反應。這一技術的應用，大大提高了研究效率，為個性化治療方案的制定提供了有力支援。
除了技術研究，團隊還注重培養新一代的癌症研究人才。他們舉辦了一系列國際學術研討會和培訓班，邀請全球頂尖的癌症研究專家授課，為年輕的科研人員提供學習和交流的平臺。
“我們要為癌症研究事業培養更多的後備力量，讓攻克癌症的接力棒能夠不斷傳遞下去。”艾莉絲在一次培訓班開幕式上說道。
在李明和艾莉絲團隊的不懈努力下，癌症轉移治療研究領域正逐漸迎來新的變革。他們的研究成果不僅為癌症患者帶來了更多的生存希望，也為全球癌症治療事業的發展做出了巨大貢獻。然而，他們深知，要徹底戰勝癌症，還有很長的路要走。但他們堅信，只要秉持著科學精神和對生命的敬畏之心，不斷探索和創新，終有一天能夠攻克這一全球性難題，為人類健康事業創造一個無癌的未來。