岗位职责
- 项目设计与执行 • 科学设计体内外ADME实验方案（渗透性、蛋白结合、代谢稳定性、CYP抑制/诱导、PK/PD、组织分布等），审阅并批准方案，识别风险。 • 基于早期体外/体内数据，通过建模与模拟手段优化后续动物实验的给药方案（剂量、频率、采样时间点），提高研究效率。 • 统筹项目进度，监督生物样本分析（LC-MS/MS）及数据处理过程，解决实验中的技术与异常问题。
- PK/PD建模与模拟 • 独立完成非房室模型（NCA）及房室模型分析，构建PK/PD模型（含机制模型），阐释药物暴露与药效之间的时程关系。 • 利用建模结果进行人体PK预测、有效剂量/暴露量预估、以及首次临床试验（FIH）起始剂量推荐。 • 对模型进行评价（GOF、VPC、Bootstrap等），确保模型的稳健性与预测可靠性。 • 能够灵活运用建模与模拟工具，解决项目推进中遇到的实际问题（如种属外推不确定性、暴露-效应关系不明、剂量方案优化等）。
- 数据解读与报告 • 审核并签发实验报告，对PK参数及ADME数据进行专业解读。 • 将建模与模拟结论整合进研究报告，以可视化图表（暴露-效应关系、模拟曲线等）呈现，为化合物推进/终止/PCC提名提供量化依据。
- 其他 • 对AI辅助建模与模拟有浓厚兴趣及探索热情，愿意推动建模工具与前沿技术的融合应用。
职位要求
- 博士，计算生物学、AI、药学或相关专业；
- 5年以上工业界AI药物研发经验，有PK/PBPK建模或人体PK预测项目经验者优先；
- 精通机器学习/深度学习（GCN、强化学习、序列模型等），熟悉NGS/多组学数据分析；
- 熟练使用Python/R，能独立开发算法工具/Web应用，有开源项目经验者优先；
- 理解DMPK基本概念（AUC、Cmax、半衰期、种属外推、线性/非线性PK等），对不同modality（小分子、siRNA、抗体等）的PK特点有认知。
