Research Investigator (Translational Biologist), London

Isomorphic Labs, une entreprise innovante d'Alphabet, révolutionne la découverte de médicaments grâce à la puissance de la science computationnelle et de l'IA. Notre objectif est de transformer le processus de découverte de médicaments, le rendant plus rapide, plus efficace et rentable, impactant ainsi des millions de vies.

En tant que membre de notre équipe pluridisciplinaire, vous travaillerez à la pointe de la "biologie numérique" pour entraîner des changements significatifs. Nous vous invitons à contribuer à des projets ambitieux dans une culture collaborative et entrepreneuriale.

Nous recherchons des individus exceptionnels pour rejoindre notre sous-équipe de biologie translationnelle au sein du département des sciences translationnelles. Ces rôles sont parfaits pour des biologistes translationnels expérimentés, spécialisés dans la conception de cascades de criblage robustes pour fournir des preuves expérimentales pour nos médicaments conçus par IA.

Vous travaillerez avec des experts de premier plan en IA, ML et conception de médicaments pour tester des hypothèses biologiques et développer une compréhension approfondie des interactions médicament-cible dans les maladies. Vos responsabilités incluront l'établissement de stratégies translationnelles et l'avancement de nos portefeuilles en oncologie, immunologie et partenariats, de la découverte précoce de médicaments aux phases cliniques.

• Contribuer aux cascades de criblage biologique pour divers programmes de conception de médicaments, en se concentrant sur la translation des études précliniques en efficacité clinique.
• Définir des paradigmes modèles appropriés (in vivo, ex-vivo, etc.) et développer des stratégies de biomarqueurs pour une preuve de concept clinique précoce.
• Collaborer avec des CRO pour concevoir des expériences décisionnelles et fournir des données biologiques de haute qualité.
• Fournir une expertise aux équipes en IA/ML/biologie computationnelle dans le développement de modèles de systèmes biologiques.
• Distiller les données biologiques en informations actionnables pour les chefs de projet et les membres de l'équipe.
• Diriger ou s'intégrer dans des projets pour fournir des contributions stratégiques au succès du projet.
• Contribuer à la documentation réglementaire pour les travaux précliniques et cliniques.
• Travailler de manière transversale avec les équipes de conception de médicaments et de technologie.

• BSc, MSc ou PhD dans un domaine pertinent de la biologie.
• Compréhension approfondie des relations entre cible, mécanisme et maladie, de préférence en oncologie et/ou immunologie.
• Connaissance experte des modèles translationnels innovants se concentrant sur l'oncologie et/ou les troubles immunitaires.
• Expérience approfondie du développement de TPP et de cascades de criblage biologique dans l'industrie pharmaceutique/biotechnologique.
• Antécédents prouvés dans la construction de packages de données translationnelles et de stratégies de biomarqueurs pour les essais cliniques.
• Expérience dans la conception d'expériences PK-PD pour la prédiction de la dose humaine.
• Collaboration avec des spécialistes en ADMET, formulation et pharmacologie clinique pour affiner les stratégies.
• Gestion de jeux de données complexes via des relations externes avec des CRO.
• Dynamique et agile, capable de travailler sur plusieurs projets et domaines thérapeutiques.
• Communicateur efficace avec une mentalité collaborative et inclusive.

• Expérience en leadership de projet ou de domaine au sein de programmes de découverte de médicaments.
• Antécédents de contributions à des projets de conception de médicaments ayant livré des candidats cliniques.
• Expérience dans les stratégies de réduction des risques, l'anticipation des problèmes à long terme et l'inspiration des changements de stratégie en chimie médicinale.
• Compréhension du paysage concurrentiel en oncologie et/ou immunologie/inflammation.
• Connaissance des essais biologiques translationnels pour les modalités ou chimies alternatives.
• Familiarité avec les modèles d'apprentissage automatique appliqués aux systèmes biologiques.
• Expérience avec divers mécanismes biologiques, indications de maladie et voies d'administration.