In Vivo CAR-T高级研究员

该职位来源于猎聘 Responsibilities: 1. 聚焦病毒包膜蛋白的三维结构分析与优化，运用同源建模、分子对接、分子动力学模拟等技术，预测可降低广谱感染性、提升 CAR-T 细胞靶向转导特异性的突变位点，支撑体内慢病毒载体的靶向改造研发； 2. 结合病毒包膜蛋白的功能机制（如受体结合、膜融合）及免疫学原理，系统分析突变位点对蛋白稳定性、靶向性、免疫原性等关键属性的影响，输出含结构模型、能量分析、突变优先级排序的标准化预测报告； 3. 深度联动实验团队，将结构预测结果转化为可落地的突变体构建方案，跟进体外/体内功能验证数据，反向迭代优化预测策略与参数（如调整对接约束、优化能量函数权重），提升突变设计的成功率； 4. 跟踪 AI 辅助蛋白质结构预测（如 AlphaFold 系列、ColabFold）、高通量虚拟筛选等前沿技术，评估并落地于 VSV-G 蛋白改造及新型包膜蛋白筛选项目，优化研发流程效率。 Qualification: 1. 生物信息学、结构生物学、计算生物学、生物化学等相关专业，硕士及以上学历；3年以上蛋白质结构预测实战经验，***毒包膜蛋白（或膜蛋白）结构分析、突变设计相关项目经验者优先； 2. 熟练掌握至少 1 套结构建模工具（Swiss-Model/Modeller/Rosetta）、1 套分子对接工具（AutoDock/Vina/GOLD）、1 套可视化分析工具（PyMOL/ChimeraX），具备分子动力学模拟（GROMACS/Amber）经验者优先； 3. 理解慢病毒载体的基本结构与包装原理，熟悉病毒包膜蛋白的功能特性，了解 CAR-T 细胞治疗的技术流程及体内递送核心需求（如靶向性、安全性），掌握蛋白质突变-功能验证的基本逻辑； 4. 具备扎实的结构生物学理论基础，能独立完成从蛋白建模、位点预测、结果解读到报告撰写的全流程工作，数据分析能力突出（如能量最小化结果分析、突变体稳定性评估）； 5. 具备良好的跨团队协作意识，能清晰对接实验团队的需求，有较强的问题解决能力、创新思维及对基因治疗领域的持续关注。