PRISM BioLab社は独自のペプチド模倣低分子化合物を用いてタンパク質間相互作用(PPI)を制御する創薬基盤技術を有しており、画期的な新薬の研究開発を実施しております。この独自技術から創出された癌分野ならびに線維症分野の開発化合物をそれぞれ製薬会社にライセンスアウトし、臨床試験が順調に進んでいます。 現在、複数の欧米大手製薬企業と共同創薬研究を推進しており、事業拡大に伴い経営資源を創薬基盤と創薬プロジェクトに集中し、さらなる成長と新たな展開を推し進めています。私たちに加わってくださる、才能と情熱に溢れたチャレンジングな方の応募をお待ちしています。 職種名 蛋白質科学 and/or バイオフィジックス分野のシニア研究員または研究員(役職はご経験に応ずる) 職務内容(下記1-3のいずれか1つ以上。複数のご経験歓迎) 標的蛋白質の発現及び高純度精製 必須:AKTAクロマトグラフィーシステム利用経験、大腸菌発現系利用経験。 歓迎:動物細胞発現系利用経験 標的蛋白質と候補化合物の分子間相互作用解析 必須:Biacore 利用経験 標的蛋白質と候補化合物の複合体構造解析 必須:蛋白質の X 線結晶構造解析 and/or Cryo-EM による構造解析経験 共通事項 蛋白質科学、バイオフィジックス分野についての外部研究機関(海外含む)への業務依頼とコントロール。 Dataの取り纏め・分析、Stakeholderへの報告。 要件 必要要件 ライフサイエンス分野で修士号以上を有し、上記職務内容の一つ以上について十分なご経験がある方(蛋白質科学、バイオフィジックス、構造生物学分野に関連する博士号取得者は特に歓迎) 英語力:業務に関連する読み書き、コミュニケーション・プレゼンテーション能力(ポスドク含む海外留学経験歓迎) 望ましいプラス要件 上記職務内容において、0から立ち上げを行うことのできる方またはその意欲が十分にある方(実際の立ち上げ経験なくても可) 企業での創薬研究経験(ベンチャー企業での経験はさらに望ましい) ベーシック要件 情報・データの整理、管理能力に優れた方。 自律的な業務の優先順位付けとタイムマネージメントができる方 業務遂⾏において適切なコミュニケーションができる⽅ 部署名 研究開発部 雇用形態 正社員 勤務形態 裁量労働制(専門業務型裁量労働制により、8時間働いたものとみなす) 勤務場所:湘南アイパーク内 待遇・給与 スキル・経験に応じて優遇(前職給与を考慮) 試用期間3ヶ月(短縮、免除、延長も可) その他 休日・休暇:土日祝日、会社設定休日(年末年始)、年次有給休暇、各種休暇制度あり(慶弔休暇、介護休暇など) 各種保険制度あり(厚生年金、雇用保険、健康保険、労働保険)など 応募方法 パスワード設定した履歴書と職務経歴書を添付して、下記の採用問い合わせ先メールアドレスにご送付ください。パスワードは別メールでお送り下さい。 hr@prismbiolab.com(採用問い合わせ先)
投稿者: vera
Can Retrosynthesis Prediction Eliminate Frustration Between Design and Synthesis?
How do you think of computer-based prediction of retrosynthesis? Retrosynthesis is a key in synthesis of any molecule without established synthetic routes. When you design a molecule, it is necessary to try retrosynthetic analysis so as to propose a synthetically accessible one. It is frustrating if the designed molecule...
Possibilities of Macrocyclic Drugs: Expanded by Deep Learning
Macrocyclic drug has been intense research field, represented by macrocyclic peptides.1) It is promising if you see the presence of 67 FDA-approved macrocyclic drugs in 2023. but just over 90 compounds have been reported in approved drugs or those in the clinical stage.2) One of the most examples is the Merck’s phase III case. Merck initiated phase III of MK-0616, an orally available macrocyclic...
DLiP-PPI library for Keap1/Nrf2 PPI Inhibitor Identification and Discovery
Protein-protein interactions (PPIs) library is an indispensable and invaluable tool for PPI drug discovery and development. 2P2Idb v21), TIMBAL v22), iPPI-DB3) have been the libraries focused on PPIs and data availability in the recently elucidated cases were limited for long. It will open up to everyone a great opportunity to initiate another PPIs-targeted drug discovery program if ...
Recent Alternatives to Improve Permeability of Peptides
Peptide-based drug design is one of the widely investigated field in pharmaceutical sciences for targeting protein-peptide or protein-protein interaction (PPI) inhibitions. Small molecule-based peptidomimetics like PepMetics® is a solution but a biologically active peptide itself is also interesting drug motif for designing a target-specific molecule candidate for a particular disease...
Potential of Stretching Peptides: Mimicry of β-Strands
A small molecule designed for the mimicry of a part of a biomolecule is playing a key role in drug discovery and development. PepMetic® molecules are the mimetics of α-helices and β-turns in a general sense, Mimicry of another well-known secondary structure of proteins, β-strands, would also have a possibility of controlling PPIs. Here is a curious series of papers involving synthesis and characterization of stretching peptides...
Prediction of PPI Affinity: Machine Learning’s Current Situation
Affinity of protein-protein/peptide is significantly important to understand the nature of PPI and to find a target of interest. We are always looking at the PPI binding affinity. Lots of information available on the databases now, owing to tremendous efforts of pharmaceutical companies, academia and research centers in this field. However, affinities are still unknown...
Is Reaction Performance Smartly Predictable by Machine Learning?
Resurgence of machine learning (ML) is becoming a generally usable paradigm shift trigger in a variety of fields. ML has a potential to apply for anything in a sense its artificial neural networks with an appropriate amount of dataset and training mimics human’s way of thinking. In synthetic chemistry, smart and reliable prediction...
バイオロジスト
PRISM BioLab社は独自のペプチド模倣低分子化合物を用いてタンパク質間相互作用(PPI)を制御する創薬基盤技術を有しており、画期的な新薬の研究開発を実施しております。この独自技術から創出された癌分野ならびに線維症分野の開発化合物をそれぞれ製薬会社にライセンスアウトし、臨床試験が順調に進んでいます。 現在、複数の欧米大手製薬企業と共同創薬研究を推進しており、事業拡大に伴い経営資源を創薬基盤と創薬プロジェクトに集中し、さらなる成長と新たな展開を推し進めています。私たちに加わってくださる、才能と情熱に溢れたチャレンジングな方の応募をお待ちしています。 職種名 バイオロジスト研究員(役職は経験に応ずる) 職務内容 In vitro薬理試験の立ち上げおよび低分子化合物のスクリーニングの実施 MoA解析のためのin vitro実験の立案と実施 外部研究機関への業務依頼とコントロール Dataの取り纏め・分析、Stakeholderへの報告 要件 必要要件 ライフサイエンス分野で修士号以上を有する方 製薬企業での3年以上の創薬探索研究の経験 新規アッセイ系を自立して構築できる 英語力:業務に関連する文献を問題なく読むことができる 望ましいプラス要件 HTS実施の経験 複数の企業での創薬研究経験(ベンチャー企業での経験はさらに望ましい) ベーシック要件 業務の優先順位付けとタイムマネージメントができる方 優れたコミュニケーション能力がある方 部署名 研究開発部 雇用形態 正社員 勤務形態 裁量労働制(専門業務型裁量労働制により、8時間働いたものとみなす) 勤務場所:湘南アイパーク内 待遇・給与 スキル・経験に応じて優遇(前職給与を考慮) 試用期間3ヶ月(短縮、免除、延長も可) その他 休日・休暇:土日祝日、会社設定休日(年末年始)、年次有給休暇、各種休暇制度あり(慶弔休暇、介護休暇など) 各種保険制度あり(厚生年金、雇用保険、健康保険、労働保険)など 応募方法 パスワード設定した履歴書と職務経歴書を添付して、下記の採用問い合わせ先メールアドレスにご送付ください。パスワードは別メールでお送り下さい。 hr@prismbiolab.com(採用問い合わせ先)
Reaction Conditions Optimization: The Current State
In synthetic chemistry, optimization of reaction conditions is a huge task and most of the chemists learn various ways in the university and graduate school as a training. In many cases in the lab synthesis, intuition-based, trial-and-error campaigns are performed when faced with a difficult reaction to maximize the yield, shorten the reaction time, obtain the product with higher purity and so on.