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Praktisches jahr (phip)/promotion -pharmazie-computational chemistry (m/w/d)

München
Inserat online seit: 21 August
Beschreibung

Institut für diagnostische und interventionelle Radiologie des Klinikums rechts der Isar der TUM

Computergestützte Optimierung und Entwicklung innovativer MRT-Kontrastmittel

Wir bieten Ihnen die Möglichkeit schon während des praktischen Jahres Erfahrungen im Bereich wissenschaftliches Arbeiten zu sammeln und Ihre Promotion, vor Erhalt der Approbation zu beginnen. Das Projekt fokussiert sich auf die computergestützte Simulation und Optimierung von molekularen Sonden für MRT-Untersuchungen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Analyse und Optimierung von Chelatkomplexen für Gadolinium- und andere metallbasierte Kontrastmittel. Mittels moderner Simulationsverfahren sollen die Relaxivitätseigenschaften bestehender Kontrastmittel analysiert und durch gezielte Modifikation der Chelatstrukturen verbessert werden. Darüber hinaus sollen neue Konzepte für innovative bildgebende Sonden durch in-silico Modellierung auf ihre physikochemischen Eigenschaften und praktische Umsetzbarkeit evaluiert werden. Die Ergebnisse dieser theoretischen Arbeiten sollen direkt in die experimentelle Entwicklung neuartiger MRT-Kontrastmittel einfließen.

Das Projekt soll im Rahmen des praktischen Jahres als Pharmazeut*in im Praktikum (PhiP) begonnen werden und über den Erhalt der Approbation hinaus fortgeführt werden.

Gerne dürfen Sie sich auch nach Erhalt der Approbation bei uns auf diese Stelle bewerben.

Ihre Hauptaufgaben werden sein:

* Entwicklung und Implementierung von Simulationsmodellen für MRT-Kontrastmittel
* Computergestützte Analyse der Relaxivitätseigenschaften verschiedener molekularer Strukturen
* Theoretische Optimierung der Molekülstruktur zur Verbesserung der Relaxivitätsseigenschaften
* Virtuelle Screening-Verfahren zur Identifikation neuer Kontrastmittelkandidaten
* Enge Zusammenarbeit mit experimentellen Arbeitsgruppen zur Validierung der Simulationsergebnisse
* Verfassen wissenschaftlicher Publikationen und Präsentationen

Anforderungen:

* Abgeschlossenes Studium der Pharmazie
* Erfahrung mit molekularer Modellierung und Simulationssoftware vorteilhaft
* Kenntnisse in Machine Learning/KI wünschenswert
* Grundverständnis der MRT-Physik und/oder Kontrastmittelchemie von Vorteil
* Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
* Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise
* Teamfähigkeit und ausgeprägte Kommunikationskompetenz

Vergütung:

* TV-L E12/13 vorerst 50%, nach Erhalt der Approbation E13 (65%)

Bewerbungen bitte an:

Frau Dr. Avan Kader

avan.kader@tum.de

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