工作職責:

1.數(shù)據(jù)驅(qū)動靶點發(fā)現(xiàn)與驗證:

l 開發(fā)和應用機器學習算法，整合多組學數(shù)據(jù) (基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組等)，識別和驗證潛在的核酸藥物靶點。

l 構(gòu)建疾病特異性基因調(diào)控網(wǎng)絡，預測靶點干預的潛在療效和副作用。

2.核酸序列設計與優(yōu)化:

l 開發(fā)基于深度學習的核酸序列生成模型，設計具有高結(jié)合親和力、特異性和穩(wěn)定性的核酸藥物候選分子 (如siRNA、miRNA、ASO等)。

l 利用分子動力學模擬和自由能計算等方法，優(yōu)化核酸藥物的序列和化學修飾，提高其成藥性。

3.藥物遞送系統(tǒng)設計:

l 開發(fā)AI模型預測核酸藥物與不同遞送載體 (如脂質(zhì)納米顆粒、病毒載體等) 的相互作用，優(yōu)化遞送系統(tǒng)的效率和靶向性。

l 利用計算機輔助藥物設計 (CADD) 方法，設計和篩選新型核酸藥物遞送系統(tǒng)。

4.藥效評價與優(yōu)化:

l 開發(fā)AI模型預測核酸藥物的藥代動力學和藥效動力學性質(zhì)，指導實驗設計和劑量優(yōu)化。

l 分析臨床前和臨床試驗數(shù)據(jù)，利用機器學習算法識別影響核酸藥物療效的關鍵因素，并指導藥物優(yōu)化。

5.平臺開發(fā)與維護:

l 開發(fā)和維護AI輔助核酸藥物設計平臺，整合數(shù)據(jù)、算法和工具，提高研發(fā)效率。

l 跟蹤領域前沿進展，探索AI在核酸藥物設計中的新應用。

任職要求:

1.計算機科學、生物信息學、計算化學、藥學或相關專業(yè)博士，5年以上相關工作經(jīng)驗。

2.熟悉常用機器學習算法和深度學習框架，如TensorFlow、PyTorch等。

3.熟悉生物信息學數(shù)據(jù)庫和工具，如NCBI、UCSC、Ensembl等。

4.具備良好的編程能力，熟練掌握Python、R等編程語言。

5.熟悉核酸結(jié)構(gòu)和功能，了解核酸藥物研發(fā)流程，有核酸藥物設計或計算機輔助藥物設計經(jīng)驗。

6.熟悉分子動力學模擬和自由能計算方法。

7.具備良好的溝通能力和團隊合作精神。