生物医学工程医药研发中心研发助理实习报告

生物医学工程医药研发中心研发助理实习报告一、摘要

2023年6月5日至8月23日，我在生物医学工程医药研发中心担任研发助理，参与药物筛选与数据分析工作。通过8周实习，完成化合物活性测试30余项，数据处理报告5份，协助建立体外实验标准操作流程（SOP）文档。应用Python进行数据清洗，使用GraphPadPrism绘制统计分析图表，准确率达98%。掌握高通量筛选（HTS）实验设计与结果解读方法，提出优化建议被团队采纳，缩短实验周期15%。验证了生物信息学工具在药物靶点预测中的有效性，积累可复用的跨学科协作流程，为后续课题开展奠定实践基础。

二、实习内容及过程

1.实习目的

去6月5号到8月23号那会儿，我主要是想去医药研发中心看看，实际做科研是啥样，感受下真实项目流程，顺便把在学校学的那些基础东西能用到点上。

2.实习单位简介

我实习的那个中心吧，算是生物医学工程里挺活跃的一个，专门搞新药研发，有分子生物学、细胞实验、还有数据分析这些部门，挺注重转化医学这块，好多项目都是跟临床紧密结合的。

3.实习内容与过程

刚去那几天，主要是熟悉环境，跟着师兄师姐学了挺多实验操作，像高通量筛选（HTS）的化合物处理，还有细胞培养的标准化流程。7月10号左右，我开始独立负责一部分体外活性测试，主要是一些小分子化合物对特定靶点的抑制实验。每天要处理几十个样本，用酶标仪读数据，然后做数据清洗和初步分析。印象最深的是7月25号那周，参与一个项目，需要筛选能抑制某个蛋白激酶的化合物。我用了他们提供的数据库，结合分子对接结果，筛选出10个候选物，最后实验验证显示其中3个效果明显，这个过程中我学会了怎么把文献信息和实验数据结合起来看。

4.实习成果与收获

8周里，我一共完成了30多组化合物活性测试，写了5份实验报告，还帮着更新了体外实验的SOP文档。最大的收获是学会了用Python处理大批量实验数据，以前在学校用Excel就很头疼，现在用pandas库效率高多了，准确率也稳定。而且真的体会到药物研发不是随便试试就行，每个步骤都要很严谨，比如细胞系的背景噪声控制，对结果影响挺大的。

5.问题与建议

遇到的困难主要有两个。第一个是刚开始写实验报告时，不知道怎么组织内容，感觉写出来的东西逻辑性不强。后来我看了师兄们以前的报告，发现关键是要突出实验的变量控制和结果的可重复性，比如每次都标明细胞传代次数、培养基批号这些细节。第二个是实验室的仪器维护记录不太规范，有时候需要等半天才能用上某个设备。我建议可以做一个电子化的预约系统，每次使用后自动更新状态，这样效率能高不少。另外，中心整体的培训机制可以再完善点，比如新来的学生可以安排一个集中的实验安全和技术培训周，现在感觉有点摸着石头过河。我觉得岗位匹配度上，我的背景更偏向理论，实际动手能力还有待提高，不过通过这次实习，我清楚了自己以后要补哪些技能，比如流式细胞术这块我完全没接触过，得抓紧时间学。这段经历让我对药物研发的长期性和复杂性有了更直观的认识，虽然过程挺累的，但确实挺有价值的，对职业规划也有点启发，以后想往药物设计或者数据科学方向发展，这两种方向能结合起来，感觉挺有前景的。

三、总结与体会

1.实习价值闭环

8周实习像是在学校理论知识和实际科研之间搭了一座桥。6月5号刚进实验室时，面对真实的实验项目还是有点懵，特别是7月15号负责的那批高通量筛选数据，初看的时候简直是一团糟，各种异常值和噪音点。后来我花了两天时间，把每一步的操作记录都翻出来核对，还请教了师兄关于培养基批次效应的问题，最后用Python写了个清洗脚本，准确率提到95%以上。那一刻觉得，原来把事情做对不是简单的动手，而是要懂原理、会分析。实习结束的时候，我能独立完成一部分实验设计，写报告也清晰多了，感觉自己真的有成长，这8周没白费。

2.职业规划联结

这次经历让我更清楚自己的兴趣点。之前觉得药物研发就是个试错的过程，但实际操作中发现，像药物设计这种方向，能结合我擅长的计算和化学知识，而且现在AI辅助药物设计越来越火，像我实习接触到的分子对接，未来肯定是个刚需。我打算下学期把Python的Biopython库再学深点，顺便考个数据分析相关的证书，这样以后简历上也能提得出手。实习里看到的那些科学家们，每天泡在实验室，但思路特别开阔，那种对科研的执着挺感染我的，感觉以后自己找工作，不光看会啥技能，还得看有没有那份钻研的心。

3.行业趋势展望

实习里明显感觉到，现在医药研发越来越强调跨学科合作，特别是生物信息学这块，像我们中心好几个项目都是分子生物学和计算机模拟一起做的。7月30号参加的那个内部研讨会，好多人讨论的都是AI怎么预测药物靶点，还有AI辅助优化分子结构这些，感觉未来没几年，纯靠实验试出来的药会越来越少。我实习时用的那个高通量筛选平台，虽然已经挺自动化了，但师兄说下一步还想结合机器学习预测哪些化合物更有潜力，能省下大量人力物力。这让我觉得，以后想在这个行业混，光懂生物学或者化学肯定不够，还得懂点数据科学，至少得知道怎么跟AI工程师沟通。这段经历让我看到，行业变化很快，自己必须得保持学习，才能不被淘汰。

四、致谢

感谢在生物医学工程医药研发中心提供的实习机会，让我接触到了真实的药物研发流程。特别感谢我的导师，在实习期间给予的悉心指导和耐心解答，尤其是在实验设计思路和数据分析