AI 药物发现 · 计算生物学

蛋白质与多肽设计,面向药物发现的机器学习

清华大学深圳国际研究生院生物学博士在读,深圳医学科学院联合培养,师从周耀旗教授;复旦大学药物化学硕士,师从王任小、戚逸飞。研究聚焦蛋白质与多肽设计、蛋白质/RNA 大模型及核酸药物的计算评估,具备模型开发和产业合作经验。曾独立负责 CGB3002 跨血脑屏障多肽的序列计算设计,该管线现已进入临床阶段。

AI蛋白质设计
RNA结构与调控
ML科学机器学习

教育背景

学术训练

清华大学深圳国际研究生院 × 深圳医学科学院

生物学博士在读 · 联合培养

复旦大学药学院

药物化学硕士

中国药科大学药学院

药学学士

论文与稿件

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08
2026研究稿件审稿中

Cooperative Active-Site Remodeling Couples Catalytic Efficiency and Stereoselectivity in L-Threonine Aldolase

共同第一作者

负责量子化学(QM)计算、分子动力学(MD)模拟及轨迹分析,结合酶簇模型的局部电子能比较、复合物稳定性及构象波动分析,研究 L-苏氨酸醛缩酶活性位点重塑的结构与能量基础。

项目与研究经历

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CGB3002 跨血脑屏障多肽设计

采用多路线深度学习方法,独立完成该项目的多肽序列计算设计与结构评估。CGB3002 面向阿尔茨海默病,已进入 I 期临床研究;个人贡献为前期计算设计。具体序列及未公开设计细节遵循商业保密要求。

迦进生物医药(上海)有限公司 · 独立负责计算设计

AI 辅助酶切底物设计与快速 SERS 检测

利用机器学习与结构建模开展 MMP-2 酶切底物短肽的计算设计,支持双酶反应动力学匹配与快速检测。设计成果用于团队构建的双酶 SERS 传感阵列(芯片),并在癫痫病灶术中化学成像研究中获得验证,连接分子设计与辅助病理判别。

共同第一作者(第二位)|负责底物序列与结构计算设计

细胞因子受体复合物界面突变预测

基于深度学习,开展细胞因子受体复合物相关界面(涉及 IL-2 受体 α 链)的单点饱和突变结合自由能预测。

独立完成

棕榈酰基转移酶底物短肽设计

基于深度学习开展底物短肽的序列改造与计算设计。

独立完成

ATP1A3 磷酸化位点结合多肽设计

围绕钠/钾转运 ATP 酶 α-3 亚单位的 S643 磷酸化位点开展结合多肽的计算设计。

独立负责计算设计

SSDE:RNA 结构候选发现与迭代学习

面向已知结构样本稀缺的 RNA 发现任务,从大规模天然序列空间识别结构候选,通过反馈迭代改进模型。负责数据整理、模型开发训练、计算评估、候选分析与结果交付;项目已进入实验验证阶段。

Self-Sustained Discovery Engine · 全流程负责

RNA 设计模型可靠性与跨来源泛化

建立结合多模型与结构证据的功能 RNA 评估框架,开展数据溯源、跨来源比较和固定预算回顾性评估。阶段性结果显示,模型融合收益依赖数据来源,增加模型并不必然改善排序,结构合理性不能替代功能证据。

模型评估框架 · 已形成阶段性结论

ASO 活性预测与计算评估

整理约 15 万条公开记录,对比序列/化学特征与 RNA 大模型表征,并按靶点、来源和相似序列隔离评估。完成多随机种子基准与消融分析,刻画分布迁移下的校准偏差和泛化边界。

核酸药物机器学习 · 已完成阶段性基准