一、實驗室介紹
范昊教授，現(xiàn)任首都醫(yī)學(xué)科學(xué)創(chuàng)新中心分子與細(xì)胞治療研究所資深研究員。范教授本科畢業(yè)于中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，于荷蘭格羅寧根大學(xué)獲得博士學(xué)位，隨后在加州大學(xué)舊金山分校 (UCSF) 開展科研工作。在加入 CIMR 之前，曾任新加坡科技研究局 (A*STAR) 生物信息學(xué)研究所資深研究員。
范昊實驗室致力于通過 “AI + 物理驅(qū)動” 的雙引擎模式推動 分子治療 (Molecular Therapeutics) 創(chuàng)新。我們強調(diào)：
· 利用 預(yù)測性與生成式 AI 方法 (Predictive & Generative AI) 加速小分子藥物與功能蛋白的研發(fā)；
· 結(jié)合傳統(tǒng)的基于 物理和化學(xué)的藥物化學(xué)與計算機輔助藥物開發(fā)方法（如高精度分子動力學(xué)模擬、自由能微擾 FEP 等）提供精準(zhǔn)驗證，兩者互相輔助。
實驗室網(wǎng)站：https://www.cimrbj.ac.cn/channel/2013492182471806976.html
二、實驗室研究方向與近期成果
1. AI驅(qū)動的藥物與酶設(shè)計：開發(fā)了機器學(xué)習(xí)方法探索半乳糖氧化酶底物活性 (ACS Catalysis 2024) 及新型氟化酶設(shè)計 (Chemical Science 2025)。
2. 生成式 AI 與中藥現(xiàn)代化：開發(fā)了首個中藥化學(xué)空間優(yōu)化流程 “TCM-Navigator” (Briefings in Bioinformatics 2025)。
3. GPCR 與激酶機制：揭示了 GPR84 的選擇性分子基礎(chǔ) (Nat Comm 2023) 及 BRAF 突變耐藥機制 (Science Advances 2021)。
4. 精準(zhǔn)配體開發(fā)：基于對比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)了通用蛋白靶點配體預(yù)測方法 (https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.03.16.643501v2)。
三、招聘方向
1. AI 方法開發(fā)：構(gòu)建應(yīng)用于生化領(lǐng)域的創(chuàng)新模型架構(gòu)。
2. 藥物化學(xué)與計算機輔助藥物開發(fā)：從虛擬篩選到先導(dǎo)化合物優(yōu)化，利用自由能微擾等高精度方法開展研究。
3. 蛋白質(zhì)工程：功能蛋白、抗體及合成酶的發(fā)現(xiàn), 優(yōu)化，與從頭設(shè)計。
四、招聘崗位
博士后
主要職責(zé)：
1. 在 PI 指導(dǎo)下獨立開展 AI 算法開發(fā)、高精度藥物設(shè)計或蛋白質(zhì)工程課題。
任職要求：
1. 已獲得或即將獲得博士學(xué)位（專業(yè)不限，歡迎跨學(xué)科背景）；
2. 具備獨立解決復(fù)雜科學(xué)問題的能力，有主流期刊發(fā)表記錄。
3. 注：不強制專業(yè)必須為純 AI 方向，只要在計算藥研或算法應(yīng)用領(lǐng)域有扎實功底即可。