研究内容

团队长期致力于Hippo信号通路在调控免疫稳态、器官尺寸、肿瘤发生及细胞命运决定中的核心机制研究，探究其失控导致免疫失调、肿瘤炎症微环境重塑、癌症发生等方面的机理和靶向干预的策略，并以临床需求为导向，运用人工智能先进模型解决大分子设计和临床试验中的关键问题，加速前沿基础研究成果向创新药物和诊疗策略的转化。

团队拟聚焦AI+免疫学交叉前沿，围绕肿瘤发生发展与精准治疗中的关键科学问题，系统开展多层次数据解析与智能建模研究：从多层面解析肿瘤发生、演进、异质性形成及药物响应相关的分子调控规律，积极探索多智能体协同、生物大模型、蛋白质语言模型与扩散模型等新方法，应用人工智能协助靶点发现、蛋白质功能预测、分子设计、作用机制解析和治疗策略优化探究：

1、利用新兴的蛋白质-小分子结构预测和亲和力评估模型进行相关靶点的小分子药物筛选，且利用分子生成扩散模型进行结构优化；

2、结合蛋白质生成模型，开展 TCR/CAR 分子优化、AAV 构象优化等研究；

3、利用 AI Agent 整合自有数据与公开生物信息学数据集，加速潜在靶点的发现；

4、面向多模态大模型的高效性与可信性研究，围绕高效感知与推理、可信性增强以及系统性评测三个关键维度，开展理论探索与技术攻关，突破传统大模型“高能耗、低可信”的技术瓶颈，形成具有可解释性的智能感知理论体系和高效计算方法，为人工智能跨学科应用提供“轻量化、高可信、强泛化”的核心技术支撑。

研究成果

团队长期聚焦Hippo信号通路在免疫系统功能调控和组织稳态维持中的功能和机制研究，已揭示 Hippo 信号通路与其他核心信号通路之间的互作机制，以及其在自身免疫疾病发生、天然免疫宿主防御、肿瘤炎症微环境重塑和肿瘤发生发展等过程中的重要调控作用，为免疫相关疾病的诊治提供了重要靶点和科学依据：①阐明了在高硬度的肿瘤组织微环境中，T细胞通过机械力感应受体Piezo1诱导活化转录因子Osr2，促进T细胞功能耗竭，抑制肿瘤免疫的分子机制；②揭示了Hippo信号通路和机械力受体Piezo1在宿主抗感染免疫和炎症反应中的重要调控作用，阐明了机械力感知与信号应答在天然免疫细胞抗感染免疫应答中的关键作用；③揭示了肝脏组织中过度累积的糖原可通过液-液相分离抑制Hippo信号通路，从而驱动肿瘤起始和发生的功能机制；④阐明Hippo信号通路通过SPTAN1-NUMB感知细胞密度，整合胞外信号到胞内YAP活性来调控细胞生长和肿瘤发生的功能机制。课题组相关成果发表在Cell（2024，2021，均为高被引）、Leukemia（2026）、Cell Reports（2025、2013）、J Clin Invest（2023）、Nature Immunol（2017、2015）、Science Translational Medicine （2016高被引）、Nature Commun（2021、2019、2015）、Nanoscale（2020）等刊物，3篇为封面文章，成果被多个Nat Reviews刊物专题评述，并已申请相关专利5项。团队2人获国家杰出青年科学基金等支持，1人为教育部“长江学者奖励计划”特聘教授，1人为国家“万人计划”科技创新领军人才，主持承担科技部重点研发计划项目、基金委创新研究群体项目、重大项目、重点项目、联合基金项目等多项国家级项目；并获邀在第五届中日韩免疫学研讨会、2019 Cold Spring Harbor Asia Conference on Liver Biology and Diseases 、17th International Congress of lmmunology，美国AAI年会等国际会议作报告。

招生要求

专业范围：生物信息学、计算生物学、人工智能、计算机科学、生物医学工程、生命科学、生物工程、生物技术、基础医学、临床医学、药学及其他人工智能与生物医学交叉相关专业。

能力要求：具备良好的生物学基础，具有较强的数据分析、逻辑思维和自主学习能力；熟悉 Python、R 等编程语言或常用人工智能工具；具有 AI 辅助编程（vibe coding）、基于 PyTorch 的模型开发、多组学分析、深度学习模型开发、智能体开发、药物虚拟筛选或细胞与基因治疗等相关研究经验者优先。

招生联系老师及联系邮箱：陈兰芬，chenlanfen@xmu.edu.cn