人工智能辅助的免疫疗法抗药机制发现

该博士项目旨在通过结合单细胞 RNA 测序、机器学习技术与实验性免疫学，探索提升癌症免疫疗法效果的策略。研究重点在于理解 T 细胞耗竭及 CAR-T 类疗法中的治疗抗药性机制，从而改善临床疗效。申请者应具备生物信息学、免疫学或相关领域的背景知识。

关于该项目 该博士项目将探索提升癌症免疫疗法疗效的策略，通过整合单细胞 RNA 测序与机器学习技术与实验性免疫学研究，以理解 T 细胞耗竭及肿瘤微环境，从而揭示治疗抵抗的机制并开展实验验证，为开发更有效的癌症免疫疗法提供依据。 癌症免疫疗法面临的一个主要挑战在于，理解在实验室中能够消灭癌细胞的免疫细胞为何在患者癌症中往往变得无效。本博士项目将研究导致这种功能丧失的机制，并寻找改善如嵌合抗原受体T细胞（CAR-T）疗法等免疫疗法有效性的策略。 重要的是，这些预测不会仅停留在计算机模拟阶段。学生将把计算预测的结果转化为实验验证，通过细胞培养、多色流式细胞术、功能免疫学检测及分子生物学技术对最有潜力的候选方案进行实验测试。因此，该项目将提供涵盖计算生物学、机器学习、免疫学和分子生物学的广泛培训，使学生能够胜任数据科学与实验性生物医学研究之间日益重要的交叉领域工作。 该指导团队在将研究成果转化为临床应用、商业化以及与制药行业合作方面具有卓越的业绩，为申请者提供了在学术、生物技术、医疗保健及工业领域发展职业生涯的广阔机会。 此全额资助奖学金仅面向国际学生申请，特别鼓励马来西亚和新加坡学生提交申请。 我们正在寻找一位极具动力且富有求知欲的学生，他/她乐于跨越传统学科界限开展研究。成功入选者应能够熟练结合计算研究与实验研究，并具备在两者领域均发展专业能力的天赋与动力。

Entry requirements An undergraduate degree (1st or 2:1 or international equivalent) in bioinformatics/computational biological, biological sciences, immunology or related disciplines.

资助：完全由资助（英国及国际资金） 学费与资助 该奖学金由慈善捐赠提供资金，包含大学国际学费、津贴（初始约为每年22,500英镑，并将根据通货膨胀增加），以及为期3年的实验耗材费用。

How to apply Applications should be made online at ［会员资料链接］ You should include a CV, two reference letters, and degree transcripts to date.