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张榜单位名称:
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张榜项目名称:
二类-基于AI设计的新型药用细胞因子在炎症性肠病治疗中的研究
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项目所属领域:
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新一代信息技术
高端装备制造
新材料
能源利用与节能环保
生物医药与大健康
现代农业与食品及其他
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技术需求类型:
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卡脖子技术
填补国内空白技术
自主可控技术
前沿颠覆性技术
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博士后岗位薪资范围(万元):
至
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项目计划总投入(万元):
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其中自筹资金(万元):
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是否愿意出资奖励优秀解决方案:
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是
否
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奖励金额(万元):
其它奖励方式:
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张榜项目需求说明:
二类-良渚实验室AI for life engineering的科研范式 技术难题与发展瓶颈: 炎症性肠病(IBD)缺乏高效且安全的免疫疗法。现有细胞因子疗法中,IL-2易诱导T细胞耗竭并激活促炎性Teff细胞,而IL-7虽无耗竭风险,但缺乏对调节性T细胞(Tregs)的靶向性,导致其疗效受限。亟需设计一种兼具Tregs靶向性与高效激活能力的新型合成细胞因子,以克服现有疗法的毒副作用和特异性不足问题。 技术攻关方向: 通过AI驱动的蛋白质设计技术,优化IL-2与IL-7的融合策略: 1.AI预测与筛选:利用深度学习模型(如AlphaFold、Rosetta)预测IL-2靶向模块(DNIL-2)与IL-7的融合构象,筛选高亲和力、低免疫原性的候选结构; 2.智能突变设计:基于生成式AI模型(如ProteinMPNN)对IL-7与IL-7Rα结合界面进行理性设计,生成V40D/I43D等关键位点突变方案,优化配体-受体热力学稳定性; 3.动态信号模拟:通过分子动力学(MD)模拟评估合成因子与Tregs表面受体的结合动力学,预测STAT5信号激活效能。 主要技术指标: 1.AI设计至少3种高潜力T-IL7v变体,其对Tregs的STAT5磷酸化激活水平显著高于天然IL-7(提升≥80%),且对CD8+ T细胞的激活率低于IL-2(下降≥50%); 2.在IBD小鼠模型中,AI优化后的T-IL7v治疗组结肠病理评分较对照组降低≥60%,Tregs扩增效率提高≥3倍;且无明显全身性毒副作用; 3.合成因子半衰期≥IL-2的2.5倍,AI设计周期较传统实验筛选缩短50%。
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现有基础条件情况:
部署蛋白质结构预测(AlphaFold)、突变设计(ProteinMPNN)及分子动力学模拟(GROMACS)算法,完成IL-7/IL-2融合蛋白的初步虚拟筛选;基于AI筛选的T-IL7v变体(如DD、V40D),通过其对细胞模型中STAT5信号的特异性激活(p-STAT5水平提升70%)、亲和力和 Tregs 活化数量的筛选,成功获得初步的 T-IL7v 合成细胞因子,并在小鼠 IBD 模型中开展了初步实验研究,初步证实T-IL7v可显著缓解肠道炎症(结肠长度恢复30%,促炎因子IL-6、TNF-α降低40%)。项目处于实验室研发阶段,已投入部分前期研究资金支持实验开展,申请人已以第一或共同第一作者身份,在 Cell、ACS Synth Biol 和 PNAS 等国际期刊上发表了利用 AI 设计合成细胞因子的研究成果,并且成功申请了美国专利。所在团队投入了大量人力进行研究,包括分子生物学实验、细胞实验和动物实验等方面的工作。依托单位良渚实验室拥有先进的仪器设备,如 BD Fortessa 流式细胞仪、AKTA pure 蛋白纯化系统等,为项目实施提供了良好的硬件条件。
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预期成果及经济社会生态效益:
应用场景: 开发AI驱动的合成细胞因子疗法,开发新型细胞因子疗法,用于IBD等自身免疫性疾病的精准免疫调节,替代传统免疫抑制剂和生物制剂。 产业贡献与效益: 1.技术革新:建立AI赋能的蛋白质工程范式,缩短新药研发周期(从5年降至3年),降低开发成本30%; 2.临床价值:通过AI精准设计减少脱靶效应,预计患者治疗响应率提升至80%,复发率降低40%; 3.经济效益:填补AI合成细胞因子领域空白,降低IBD治疗成本(预计减少30%以上复发率),推动合成生物学药物产业化; 4.生态效益:通过精准靶向减少全身免疫抑制,减少传统药物开发的动物实验需求50%,符合伦理化研发趋势; 5.科学价值:揭示合成细胞因子调控Tregs的分子机制,为免疫治疗提供新靶点; 6.社会效益:改善患者生活质量,减少药物副作用(如肺水肿、肾衰竭等),降低IBD患者的治疗成本。
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对技术难题解决应征方其他要求:
在技术难题解决过程中,期望应征方具备丰富的动物实验和免疫学研究经验,能够熟练运用蛋白质工程设计与改造技术,具备开展细胞功能研究和动物实验的能力。要求应征方对 Tregs 的生物学特性和免疫调节机制有深入理解,能够针对 T-IL7v 的优化设计提出创新性的解决方案,进一步提高其对 Tregs 的靶向性和激活效果。同时,期望应征方在项目实施过程中,严格按照科研诚信和伦理规范开展研究工作,确保数据真实可靠,并能够与申请人所在团队密切合作,共享实验数据和研究成果,共同攻克技术难题,推动项目顺利进行并实现预期目标。
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