Investigador/a Postdoctoral en Proteínas Fluorescentes Rojas Basadas en IA

• Un contrato de trabajo postdoctoral de dos años, totalmente financiado, con un salario competitivo acorde con la experiencia y en línea con las escalas nacionales de financiación de la investigación en España.
• La oportunidad de trabajar en un proyecto de vanguardia en la intersección de la ingeniería de proteínas impulsada por IA, la bioimagen avanzada y la neurociencia, con relevancia directa para la investigación traslacional.
• Acceso a infraestructura de investigación líder, incluyendo plataformas de microscopía avanzada, instalaciones de biología estructural y recursos de computación de alto rendimiento en el IBF e instituciones colaboradoras.
• Un entorno de investigación internacional, colaborativo y multidisciplinar, con fuertes vínculos con instituciones académicas e industria, incluyendo Onava (San Francisco).
• Oportunidades para publicar en revistas científicas de alto impacto y presentar investigaciones en las principales conferencias internacionales.
• Colaboración directa con socios industriales de IA y exposición a tecnologías avanzadas de diseño de proteínas.
• Mentoría y apoyo dedicados para desarrollar un perfil de investigación independiente, incluyendo orientación sobre solicitudes para becas individuales (por ejemplo, acciones Marie Skłodowska-Curie, programas Juan de la Cierva y Ramón y Cajal) y financiación de investigación competitiva.

Buscamos un/a Investigador/a Postdoctoral altamente motivado/a y excepcional para incorporarse al Laboratorio Padilla-Parra en el Instituto Biofisika (IBF), trabajando en la intersección de la inteligencia artificial, la ingeniería de proteínas y la neuroimagen avanzada. (Apoyo financiero recibido de la Estrategia IKUR en virtud del convenio de colaboración entre la Fundación Ikerbasque y la Fundación Biofísica Bizkaia en nombre del Departamento de Ciencia, Universidades e Innovación del Gobierno Vasco).

El/la candidato/a seleccionado/a se unirá a un equipo internacional y multidisciplinar para diseñar y desarrollar proteínas fluorescentes (FPs) de color rojo y rojo lejano de próxima generación utilizando modelos de lenguaje de proteínas de vanguardia impulsados por IA, con aplicaciones directas en la obtención de imágenes de tejidos profundos del cerebro de mamíferos.

El proyecto combina la ingeniería de proteínas de vanguardia basada en IA con microscopía avanzada de dos y tres fotones para abordar un desafío importante en neurobiología: desarrollar sondas fluorescentes codificadas genéticamente con las propiedades ópticas y fotofísicas necesarias para la obtención de imágenes no invasivas en la profundidad del tejido cerebral.

• Aplicar modelos de lenguaje de proteínas impulsados por IA (ESM3, ProteinMPNN, RFdiffusion, AlphaFold3 y EvoProtGrad) para diseñar nuevas secuencias de proteínas fluorescentes rojas y de rojo lejano con propiedades fotofísicas mejoradas para la obtención de imágenes en tejidos profundos.
• Clonar, expresar y purificar las proteínas fluorescentes candidatas utilizando sistemas de expresión bacterianos y de mamíferos, incluyendo cultivos neuronales primarios.
• Realizar una caracterización biofísica exhaustiva, incluyendo espectroscopia de absorción y emisión, determinación del rendimiento cuántico, mediciones del tiempo de vida de la fluorescencia, cinética de fotoblanqueo y mediciones de la sección eficaz de absorción de dos fotones.
• Contribuir a la caracterización estructural de las variantes de proteínas fluorescentes líderes en colaboración con socios de biología estructural.
• Adquirir y analizar datos de imagen de secciones de tejido cerebral y preparaciones de tejido intacto utilizando microscopía de dos y tres fotones, y desarrollar y aplicar procesos de análisis de imágenes cuantitativas.
• Co-supervisar a estudiantes de doctorado y máster dentro del Laboratorio Padilla-Parra.
• Contribuir activamente a las publicaciones científicas y a la preparación de solicitudes de subvenciones y propuestas de financiación.
• Presentar los resultados de la investigación en conferencias científicas nacionales e internacionales.

Esta posición postdoctoral de dos años, totalmente financiada, cuenta con el apoyo de una colaboración multiinstitucional y se espera que comience en enero de 2027.

El/la candidato/a seleccionado/a será nombrado/a mediante un contrato de trabajo postdoctoral de dos años y se incorporará al Instituto Biofisika (IBF).

Las proteínas fluorescentes rojas y de rojo lejano son herramientas esenciales para la obtención de imágenes en tejidos profundos. Sin embargo, sus propiedades fotofísicas actuales siguen siendo un factor limitante para la neuroimagen de dos y tres fotones en profundidad.

Este proyecto aplicará modelos de lenguaje de proteínas de última generación, incluidos ESM3 (Meta), ProteinMPNN, RFdiffusion, AlphaFold3 y EvoProtGrad, para diseñar computacionalmente nuevas variantes de proteínas fluorescentes rojas y de rojo lejano con brillo, fotoestabilidad y secciones eficaces de absorción de dos fotones optimizadas para la obtención de imágenes cerebrales in vivo.

Los candidatos diseñados serán sintetizados, expresados en sistemas bacterianos y de mamíferos, incluyendo cultivos neuronales primarios, purificados y sometidos a una caracterización biofísica y estructural exhaustiva. Las variantes seleccionadas se evaluarán posteriormente en tejido cerebral intacto mediante microscopía avanzada de dos y tres fotones.

El proyecto se llevará a cabo en estrecha colaboración con la Dra. Pamina Winkler (CIC biomaGUNE, San Sebastián), la Dra. Nora Bengoa-Vergniory (Achucarro Basque Center for Neuroscience, Bilbao) y la Dra. Sharroll Bachas (CSO, Onava, San Francisco), una empresa especializada en ingeniería de proteínas impulsada por IA. Esta colaboración proporciona una red excepcional de experiencia científica e industrial.

1. Comprobación de elegibilidad

Cumplimiento de los requisitos formales de titulación y completitud de la solicitud.

Apto / No apto

2. Expediente académico y CV

Excelencia académica, formación técnica, experiencia en investigación, publicaciones científicas y adecuación general para el proyecto.

50%

3. Entrevista

Motivación, razonamiento científico, conocimientos técnicos, habilidades de comunicación, competencia en inglés y encaje con el proyecto.

40%

4. Comprobación de referencias

Evaluación confidencial del potencial académico, la experiencia en investigación, el compromiso y el trabajo en equipo por parte de dos o tres referencias académicas.

10%