个人简介

杨为博士2019年毕业于清华大学，获得生物学博士学位，师从国内著名计算机辅助药物设计、蛋白质从头设计领军人物来鲁华教授。2019至2025年在美国华盛顿大学蛋白质设计研究所从事博士后研究工作，师从2024年诺贝尔化学奖获得者David Baker教授。杨为博士专注于开发全新蛋白质-蛋白质相互作用计算设计方法，及其在免疫调控和肿瘤免疫治疗领域的应用。

主要研究方向和成果

1、全新螺旋结合肽的计算设计

系统地搜索了关键靶标的潜在全新螺旋肽结合位点；开发了从头设计D-型螺旋结合肽的计算设计方法，并头设计并验证了由D-型氨基酸组成的与TNFα结合的螺旋肽。

2、免疫受体结合蛋白的计算设计

设计了具有凹型结构的蛋白质骨架，解决了为凸型蛋白质表面设计全新结合蛋白的难题，成功设计了具有高稳定性，超高亲和力的免疫检查点受体结合蛋白；设计验证了具有动态结构的细胞因子，使其亲和力和生物活性受细胞表面特异性表达受体调控以降低系统毒性。

课题组研究方向

蛋白质药物设计课题组将密切结合最新蛋白质计算设计方法发展前沿，利用平台和技术优势，形成算法开发-高通量验证-迭代优化的闭环聚焦于：

（1）开发全新药用蛋白质设计方法及验证平台，为全新蛋白质药物开发提供技术支撑;

（2）基于开发的算法设计高选择性生物大分子，用于癌症免疫治疗，提高靶向性，降低系统毒性。

主要论文集

1. Yang, W., Sun, X., Zhang, C. & Lai, L. Discovery of novel helix binding sites at protein-protein interfaces. Comput. Struct. Biotechnol. J. 17, 1396–1403 (2019).

2. Yang, W. et al. Computational design and optimization of novel d-peptide TNFα inhibitors. FEBS Lett. 593, 1292–1302.

3. Yang, W. et al. Design of high-affinity binders to immune modulating receptors for cancer immunotherapy. Nat. Commun. 16, 2001 (2025).

4. Cao, L. et al. Design of protein-binding proteins from the target structure alone. Nature 605, 551–560 (2022).

5. Wang, J. et al. Scaffolding protein functional sites using deep learning. Science 377, 387–394 (2022).