Adham A.
Postdoktorand — Protein-Engineering
Erfahrungen
Apr. 2025 - Bis heute
8 MonatenHonolulu, Vereinigte Staaten
Postdoktorand — Protein-Engineering
University of Hawai‘i at Mānoa, Abteilung für Molekulare Biosciences & Bioengineering
- Konstruiert Proteine mithilfe von LLMs (z. B. ESM3), um autoverarbeitende Proteine (AP)-Varianten mit verbesserter Aktivität und Stabilität zu erzeugen.
- Genetische und biochemische Assays entworfen und durchgeführt, um das Zusammenspiel zwischen AP-Expression und zellulärem Metabolismus zu untersuchen.
- Konditionale Degron-Systeme aufgebaut, um die Umkehrbarkeit der Induktion zu verbessern, und AP-/Degron-Systeme in metabolischen Engineering-Kontexten eingesetzt.
- Mitbetreuung von Doktoranden und Erstellung von Manuskripten, Berichten sowie Forschungsanträgen.
Aug. 2022 - Apr. 2025
2 Jahren 9 MonatenBoston, Vereinigte Staaten
Postdoktorand — Medizinische Bildgebung & Computation
Harvard University / Massachusetts General Hospital, Radiologie
- Skalierbaren Mikrobiom-Wissensgraph (MINERVA) entwickelt, um Beziehungen zwischen Mikroben und Krankheiten vorherzusagen; veröffentlicht in Briefings in Bioinformatics.
- ARANet (Adaptive Resolution Attention Network) entworfen für die automatisierte und reproduzierbare MRT-basierte Quantifizierung des Fruchtwasservolumens und der Fötusgröße.
- Deep-Learning-Pipelines zur Segmentierung und volumetrischen Quantifizierung der Augenaußenmuskulatur bei Thyroid Eye Disease entwickelt; am Maßstab von Expertenmessungen bewertet, um robuste klinische Biomarker abzuleiten.
- End-to-End-automatisierte Workflows implementiert, die Datenaufnahme/-aufbereitung, Annotation, Training/Validierung und Bereitstellung für reproduzierbare Forschung integrieren.
- Funktionsübergreifende Kollaborationen mit Radiologen, Klinikern und Bioinformatikern vorangetrieben, um computergestützte Methoden in biomedizinische Studien zu überführen.
Mai 2021 - Aug. 2021
4 MonatenBeijing, China
Praktikant im Bereich Biotechnologie
StoneWise Biotechnology
- Hochmoderne Algorithmen für Wirkstoff-Ziel-Interaktionen (DTI) für In-silico-Screening implementiert.
- Praktische Einblicke in industrielle Wirkstoffentdeckungsprozesse und -pipelines gewonnen.
Zusammenfassung
Forscher im Bereich Computational Biology und maschinelles Lernen mit End-to-End-Erfahrung im Aufbau reproduzierbarer Daten- und Modellpipelines von Genomik über Proteomik, medizinische Bildgebung bis hin zur Modellierung von Wirkstoff-Ziel-Interaktionen.
Erfahren darin, Forschung in praktische biomedizinische Anwendungen zu überführen, mit Klinikern und Wissenschaftlern zusammenzuarbeiten und automatisierte Workflows von der Datenerfassung und -aufbereitung bis hin zum Modelltraining, zur Validierung und Bereitstellung umzusetzen.
Sprachen
Englisch
VerhandlungssicherAusbildung
Beijing Institute of Technology
Ph.D. · Chemieingenieurwesen und Technologie · Beijing, China
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