В рамках нового проекта НТУ «Сириус» открыт набор аспирантов для участия в проекте по созданию панели криптических неоантигенов опухолевых клеток человека и разработке противоопухолевых мРНК‑вакцин. Мы предлагаем современную тему диссертации на стыке онкологии, иммунологии, молекулярной биологии и биоинформатики и возможность выбрать специализацию (больше «мокрой» лаборатории или больше вычислительной части).

Участие в проекте позволит работать в мультидисциплинарной команде на стыке молекулярной онкологии, иммунологии, геномики, биоинформатики и технологий мРНК-препаратов.

Мы ищем мотивированных кандидатов, которым интересно развиваться в трансляционной биомедицине, работать с современными экспериментальными и/или вычислительными подходами и участвовать в проекте с высоким научным и прикладным потенциалом.

Возможные направления диссертационной работы

Выявление и характеристика неканонических неоантигенов по данным RNA‑seq.

Анализ альтернативного сплайсинга, ретенции интронов, альтернативных рамок считывания и экспрессии эндогенных ретровирусов как источников криптических эпитопов.

Оценка презентации криптических неоантигенов в контексте распространённых HLA‑аллелей и их иммуногенности.

Оценка мРНК‑вакцин на сингенных моделях: изучение противоопухолевого эффекта и ремоделирования опухолевого микроокружения.

Основные задачи аспиранта

Постановка и выполнение экспериментов по верификации криптических неоантигенов: работа с опухолевыми образцами и/или клеточными линиями, подготовка библиотек для секвенирования (при необходимости), возможно участие в анализе транскриптомных и геномных данных.

Получение с помощью методов генетического клонирования и оптимизация структуры мРНК конструкции, кодирующей выбранные неоантигены

Участие в экспериментах по оценке экспрессии, презентации эпитопов и иммунного ответа на клеточных моделях (ELISA/ELISpot, проточная цитометрия, работа с MHC‑тетрамерами).

• Высшее образование (магистр или специалист) в области биологии, молекулярной биологии, иммунологии или смежных направлений.
• Базовые навыки лабораторной работы (молекулярная биология, клеточные культуры) и/или начальные навыки анализа данных (R/Python, работа с биологическими датасетами).
• Готовность к интенсивному обучению, работе в междисциплинарной команде и участию в проекте.