博士毕业于上海交通大学，同时于加拿大 University of Calgary 联合培养，获致远荣誉博士学位，本科毕业于沈阳药科大学。曾在斯坦福大学、普林斯顿大学和Arc Institute从事博士后研究工作。自2026年起任中国科学院分子细胞科学卓越创新中心（生物化学与细胞生物学研究所）研究员，研究组长，博士生导师

RNA分子及其调控元件在免疫应答和免疫治疗中发挥着关键作用，其序列、结构和翻译调控特性直接影响免疫分子的表达水平和功能效应。然而，RNA功能的复杂性以及免疫系统的高度异质性，使得RNA免疫治疗的设计长期依赖经验探索，缺乏系统性的设计原则。

本课题组聚焦“人工智能驱动的RNA免疫调控与治疗设计”，围绕mRNA、环状RNA、自复制RNA，研究RNA序列-结构-翻译-免疫效应之间的调控规律。通过结合人工智能方法、计算生物学与免疫学，采用计算分析与实验验证相结合的研究策略，我们将：

（1）系统解析 RNA 非编码调控元件在不同细胞类型和免疫环境中的功能特性，揭示其对 RNA 翻译效率、稳定性和免疫效应的调控机制。

（2）开发人工智能模型，实现RNA调控元件和免疫分子编码序列的理性设计与多目标优化，提升 RNA 在免疫治疗中的表达效率与功能可控性。

（3）探索RNA在个性化新抗原疫苗、CAR-T等免疫治疗模式中的应用，研究免疫分子工程化设计的关键计算原则与方法。

人工智能驱动的 RNA 免疫调控与治疗设计

本课题组致力于发展兼具 基础机制研究 与 工程设计潜力 的交叉研究方向，为RNA免疫治疗和精准免疫调控提供新的理论基础与技术手段。欢迎具有生物学、免疫学、计算生物学及人工智能背景的学生和研究人员加入。

0710Z2-计算生物学
0710J3-生物信息学
0812J3-生物信息学

AI生物
AI医药
AI生化

2021-04--2022-12   卡尔加里大学   联合培养博士
2017-09--2022-06   上海交通大学   博士
2013-09--2017-06   沈阳药科大学   学士

   

2026-01~现在, 中国科学院分子细胞科学卓越创新中心, 研究员，研究组长，博士生导师
2024-10~2026-01,Arc Institute, 博士后
2022-10~2024-10,Stanford University, 博士后

2024-10-01-今,Interdisciplinary Sciences - Computational Life Sciences (INSC)期刊编辑, 编辑

   

（1） Programmable RNA translation through deep learning-driven IRES discovery and de novo generation, Nature Machine Intelligence, 2026, 第 1 作者
（2） A 5' UTR language model for decoding untranslated regions of mRNA and function predictions, Nature Machine Intelligence, 2024, 第 1 作者
（3） Latent diffusion models for controllable rna sequence generation, ArXiv, 2024, 第 4 作者
（4） Exploring the conformational ensembles of protein–protein complex with transformer-based generative model, Briefings in Bioinformatics, 2023, 第 3 作者
（5） A transformer-based model to predict peptide-HLA class I binding and optimize mutated peptides for vaccine design, Nature Machine Intelligence, 2022, 第 1 作者
（6） De novo molecular design with deep molecular generative models for PPI inhibitors, Briefings in Bioinformatics, 2022, 第 2 作者
（7） MDA-GCNFTG: identifying miRNA-disease associations based on graph convolutional networks via graph sampling through the feature and topology graph, Briefings in Bioinformatics, 2021, 第 1 作者
（8） DTI-MLCD: predicting drug-target interactions using multi-label learning with community detection method, Briefings in Bioinformatics, 2021, 第 1 作者
（9） DTI-CDF: a cascade deep forest model towards the prediction of drug-target interactions based on hybrid features, Briefings in Bioinformatics, 2021, 第 1 作者

   

（ 1 ） 人工智能赋能的多模态生物药物发现一体化平台研发, 负责人, 研究所自主部署, 2026-01--2032-01

现指导学生

谢宗余  硕士研究生  071010-生物化学与分子生物学  

葛玉礼  硕士研究生  0710J3-生物信息学