生物医学工程XX医药研发中心研发工程师实习报告

生物医学工程XX医药研发中心研发工程师实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在XX医药研发中心担任研发工程师实习生。期间，我参与3个新药筛选项目，通过高通量筛选技术，完成对5000株化合物库的初步筛选，其中12株化合物在体外实验中显示出对靶点蛋白的抑制活性（IC50值低于10μM），并利用分子动力学模拟技术优化了其中5株化合物的结构，使抑制活性提升约30%。熟练应用Python进行数据处理，编写自动化脚本处理实验数据集，提高数据处理效率约40%。掌握并实践了药物筛选的标准化流程，以及如何将计算模拟结果与实验数据相结合验证药物靶点结合机制，形成了一套可复用的药物研发方法论。二、实习内容及过程2023年7月1日到8月31日，我在XX医药研发中心实习，岗位是研发工程师。实习目的是了解新药研发的实际流程，把学校学的生物信息学和药物设计知识用起来。实习单位主要做小分子创新药，有分子模拟、高通量筛选和体外活性测试几个团队，设备挺全乎，像啥核磁共振、质谱仪都有。我跟着药物设计团队，参与的项目是筛选能抑制某个靶点蛋白的化合物。具体干的事儿是先用分子对接技术筛选化合物库，把几千个候选物里可能有效的先挑出来。7月10号到20号，我负责优化其中200个候选物的分子结构，用了分子动力学模拟，调整了几个关键氨基酸残基的相互作用，目标是提高它们和靶点的结合affinity。后来实验组做体外测试，8月1号拿到结果，我参与的5个优化分子里，有3个的抑制效率比原始分子强30%以上，最低提升15%。我还用Python写了几个脚本，自动处理测试数据，把数据处理时间从一周缩短到三天。遇到的挑战是初期对高通量筛选的标准化流程不熟，有时候实验数据解读不准。后来我主动找师兄请教了好几次，看了他们整理的SOP文档，又重温了药物代谢动力学的相关知识，慢慢就上手了。分子模拟计算量挺大，刚开始电脑跑不过来，我学了怎么用并行计算，把计算时间缩短了一半。实习最大的收获是摸清了从虚拟筛选到体外验证的完整流程，知道怎么把计算结果跟实验数据对应起来。现在看文献能更快理解人家是咋设计分子的。职业规划上更明确了，想往计算药物化学方向发展，这经历让我觉得挺有前景。单位管理上吧，感觉新人培训有点跟不上节奏，我刚开始就懵了好一阵子。建议多搞点新员工入职标准化培训，比如把常见问题做成手册，或者搞个线上平台分享经验。岗位匹配度上，我觉得可以给实习生接触更多实验环节的机会，现在主要在电脑前，跟实验室实际操作脱节了点。三、总结与体会这8周在XX医药研发中心的经历，让我对生物医学工程特别是药物研发的理解从书本概念落地到了实际操作。7月1日刚进组时，面对真实的化合物筛选项目，说实话挺懵的，但通过跟着团队把3个项目的完整流程走一遍，从分子对接筛选5000个候选物，到分子动力学模拟优化其中200个，再到最终3个分子体外测试抑制活性提升30%以上的结果，整个过程让我对药物设计有了更深的认识。实习最大的价值在于，我把学校学的计算方法用上了，而且真看到了它们如何推动项目进展。比如分子对接的scoring准确度怎么影响筛选结果，分子动力学如何帮助理解构效关系，这些不再是纸上谈兵。8月25号那个晚上，当我看到自己优化的分子在体外测试里表现超出预期时，感觉挺有成就感的。这让我意识到，做研发不只是会算、会模拟就行，还得能扛住压力，跟实验组有效沟通，把计算结果转化为可验证的假设。对职业规划来说，这次经历让我更坚定了往计算药物化学方向发展。学校学的知识是基础，但实际项目里的细节，比如怎么调参数、怎么判别结果、怎么跟导师和同事沟通，这些都是在学校学不到的。接下来打算深化分子模拟和QSAR方面的学习，考虑报个相关领域的证书，把Python在数据处理上的应用再练练，希望能把实习经验变成求职时的优势。看着实验室里师兄师姐们处理实验数据，感觉跟学校不一样，节奏快，要求高，但效率也高。行业里现在挺重视AI辅助药物设计的，像深度学习预测分子活性、ADMET这些，感觉未来几年发展会很快。这次实习让我明白，学生时代光靠理论不够，得主动接触行业，了解前沿技术，才能跟上趟。虽然8周时间不长，但确实让我成长了不少，从单纯想搞懂知识，到现在想着怎么把知识用出来解决问题，这种心态的转变挺重要的。致谢在XX医药研发中心的8周实习期间，得到了很多帮助。感谢中心给我这个机会，让我接触到了真实的研发工作。特别感谢我的导师，在项目上给了我很多指导，比如怎么用分子对接筛选化合物库，以及如何优化分子动力学模拟参数，这些细节对我帮助挺大的。一起工作的同事