SCIENTIFIQUE EN CHIMIE COMPUTATIONNELLE
Il y a 2 jours
Saclay, Ile-de-France
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FICHE DE POSTE – SCIENTIFIQUE EN CHIMIE COMPUTATIONNELLE
Contexte de la mission
Dans le cadre de ses activités de recherche thérapeutique, un laboratoire pharmaceutique recherche un scientifique en chimie computationnelle pour accompagner ses équipes dans l’identification et l’optimisation de nouvelles molécules.
Le consultant utilisera des méthodes avancées de modélisation moléculaire, de simulation et d’intelligence artificielle pour contribuer à la découverte de candidats médicaments.
Informations générales
• Localisation : Gif-sur-Yvette, Paris-Saclay (91)
• Télétravail : possible 2 à 3 jours par semaine, dans la limite de 8 jours par mois, selon les contraintes des projets et en accord avec le client
• Rattachement : Associate Director Computational Chemistry
• Département : Computational Chemistry – Recherche Missions principales Validation des cibles thérapeutiques
• Évaluer la capacité des nouvelles cibles thérapeutiques à interagir avec des molécules actives, notamment leur druggabilité.
• Analyser les séquences et construire ou valider des structures protéiques 3D.
• Utiliser des méthodes de modélisation par homologie et des techniques récentes de co-repliement fondées sur les modèles de langage. Dynamique moléculaire et analyse des protéines
• Réaliser des simulations de dynamique moléculaire pour étudier la stabilité et les changements de conformation des protéines.
• Identifier et exploiter des poches cryptiques susceptibles de servir de sites de liaison pour de nouvelles molécules. Identification de nouvelles molécules
• Concevoir et mener des campagnes de recherche de touches chimiques, ou hits, à partir de méthodes fondées sur les ligands et/ou les structures.
• Explorer l’espace chimique à l’aide de recherches pharmacophoriques et de criblages virtuels à grande ou très grande échelle.
• Identifier et prioriser les molécules présentant un intérêt pour les projets de recherche. Optimisation des molécules
• Évaluer l’affinité des composés pour leurs cibles à l’aide de méthodes prédictives telles que MM-GBSA et FEP.
• Contribuer à l’optimisation des profils ADMET et à la sélection des séries chimiques les plus prometteuses.
• Utiliser des modèles d’IA générative pour concevoir de nouvelles molécules répondant au profil cible du produit (Target Product Profile). Ingénierie des protéines
• Participer à la conception rationnelle de protéines et d’anticorps.
• Contribuer à l’optimisation de leurs propriétés biophysiques, de leur stabilité et de leur affinité de liaison. Livrables attendus
• Rapports d’activité et présentations scientifiques.
• Analyses de druggabilité et modèles de structures 3D.
• Résultats de simulations de dynamique moléculaire et identification de poches cryptiques.
• Listes de touches chimiques issues des campagnes de recherche et de criblage.
• Calculs d’affinité et analyses des profils ADMET.
• Structures de molécules conçues à l’aide de l’IA générative.
• Modèles optimisés de protéines et d’anticorps.
Profil recherché
Formation et expérience
• Doctorat en chimie computationnelle, chémo-informatique ou dans un domaine connexe.
• Une expérience dans la conception rationnelle de médicaments, en environnement pharmaceutique, biotech ou CRO, est un atout. Compétences techniques
• Maîtrise d’une plateforme de modélisation moléculaire : MOE (CCG) ou Maestro (Schrödinger).
• Maîtrise de Schrödinger LiveDesign pour la découverte collaborative de médicaments et l’analyse des relations structure-activité (SAR).
• Connaissance de la chimie médicinale et des concepts pharmacologiques.
• Maîtrise de l’environnement Linux.
• Première expérience du cloud computing et des technologies fondées sur l’intelligence artificielle. Langues
• Anglais obligatoire.
• Français : lu, écrit et parlé, à un niveau minimum permettant de travailler avec les équipes. Qualités attendues
• Rigueur scientifique et esprit critique.
• Curiosité et sens de la collaboration.
• Autonomie et sens des responsabilités.
• Qualités relationnelles et adaptabilité. .
• Localisation : Gif-sur-Yvette, Paris-Saclay (91)
• Télétravail : possible 2 à 3 jours par semaine, dans la limite de 8 jours par mois, selon les contraintes des projets et en accord avec le client
• Rattachement : Associate Director Computational Chemistry
• Département : Computational Chemistry – Recherche Missions principales Validation des cibles thérapeutiques
• Évaluer la capacité des nouvelles cibles thérapeutiques à interagir avec des molécules actives, notamment leur druggabilité.
• Analyser les séquences et construire ou valider des structures protéiques 3D.
• Utiliser des méthodes de modélisation par homologie et des techniques récentes de co-repliement fondées sur les modèles de langage. Dynamique moléculaire et analyse des protéines
• Réaliser des simulations de dynamique moléculaire pour étudier la stabilité et les changements de conformation des protéines.
• Identifier et exploiter des poches cryptiques susceptibles de servir de sites de liaison pour de nouvelles molécules. Identification de nouvelles molécules
• Concevoir et mener des campagnes de recherche de touches chimiques, ou hits, à partir de méthodes fondées sur les ligands et/ou les structures.
• Explorer l’espace chimique à l’aide de recherches pharmacophoriques et de criblages virtuels à grande ou très grande échelle.
• Identifier et prioriser les molécules présentant un intérêt pour les projets de recherche. Optimisation des molécules
• Évaluer l’affinité des composés pour leurs cibles à l’aide de méthodes prédictives telles que MM-GBSA et FEP.
• Contribuer à l’optimisation des profils ADMET et à la sélection des séries chimiques les plus prometteuses.
• Utiliser des modèles d’IA générative pour concevoir de nouvelles molécules répondant au profil cible du produit (Target Product Profile). Ingénierie des protéines
• Participer à la conception rationnelle de protéines et d’anticorps.
• Contribuer à l’optimisation de leurs propriétés biophysiques, de leur stabilité et de leur affinité de liaison. Livrables attendus
• Rapports d’activité et présentations scientifiques.
• Analyses de druggabilité et modèles de structures 3D.
• Résultats de simulations de dynamique moléculaire et identification de poches cryptiques.
• Listes de touches chimiques issues des campagnes de recherche et de criblage.
• Calculs d’affinité et analyses des profils ADMET.
• Structures de molécules conçues à l’aide de l’IA générative.
• Modèles optimisés de protéines et d’anticorps.
Profil recherché
Formation et expérience
• Doctorat en chimie computationnelle, chémo-informatique ou dans un domaine connexe.
• Une expérience dans la conception rationnelle de médicaments, en environnement pharmaceutique, biotech ou CRO, est un atout. Compétences techniques
• Maîtrise d’une plateforme de modélisation moléculaire : MOE (CCG) ou Maestro (Schrödinger).
• Maîtrise de Schrödinger LiveDesign pour la découverte collaborative de médicaments et l’analyse des relations structure-activité (SAR).
• Connaissance de la chimie médicinale et des concepts pharmacologiques.
• Maîtrise de l’environnement Linux.
• Première expérience du cloud computing et des technologies fondées sur l’intelligence artificielle. Langues
• Anglais obligatoire.
• Français : lu, écrit et parlé, à un niveau minimum permettant de travailler avec les équipes. Qualités attendues
• Rigueur scientifique et esprit critique.
• Curiosité et sens de la collaboration.
• Autonomie et sens des responsabilités.
• Qualités relationnelles et adaptabilité. .