Gary Abel
本研究流将评估用于基于功能开展生物安全筛查的生物 AI 模型。
Stream overview
我最希望指导能够融入 Fourth Eon 整体研究计划的技术研究项目。我们的研究计划包括评估生物 AI 模型在基于功能的生物安全筛查中的表现。以下是一些示例，也欢迎研究员提出其他想法：
- 将机械可解释性方法应用于蛋白质基础模型，探查模型如何表征具有功能意义的生物物理与生化特性，例如局部结构、表面电荷、催化活性和溶剂化。目标是了解不同模型如何在特征和回路中编码语义信息，以及如何利用这些信息实现可泛化的危险功能预测。
- 使用经过整理、并关联实验验证数据的工程化序列测试集，评估生物模型预测训练分布之外的非天然基因与蛋白质功能的能力。这将有助于判断基于功能的筛查能否用于发现工程设计或 AI 设计的威胁。
- 开发用于自适应生物安全筛查的多模态序列分析工作流程，探索如何整合不同模型能力（例如结构预测、结合能力、功能和毒性分析），并综合其输出，对未知序列进行生物安全风险评估。
Mentors
Gary Abel is co-founder and Chief Scientist of Fourth Eon Biosecurity, where he leads research on adaptive safeguards and function-based screening. His expertise spans chemistry, molecular biophysics, biosecurity, and sequencing technology. He's spent nearly two decades studying how DNA, RNA, and proteins behave and interact. Gary is also a Contributing Scholar at the Johns Hopkins Center for Health Security, supporting the Center's work to understand and mitigate global catastrophic biological risks from advanced AI. He has previously mentored Research Fellows through SPAR, MATS, Cambridge ERA, and the Coefficient Giving CDTF. Gary holds a BS in Physics from San Jose State University and a PhD in Chemistry from the University of California, Merced.
Fellows we are looking for
必备条件：
• 有技术研究经验
• 具备出色的批判性思维和创造性解决问题能力
• 具备开展敏感研究所需的诚信与判断力
• 扎实掌握生物分子序列、结构和功能的基础知识
• 在以下一个或多个领域具备专长：
生物信息学、计算生物学、结构生物学、生物化学、分子生物物理学、蛋白质工程、生物安全、AI/机器学习或相关领域
• 熟练使用 Python
优先条件：
• 有测试生物 AI 模型的实践经验
• 构建过模型评估或基准
• 熟悉机械可解释性方法
• 了解生物安全背景
Project selection
对我们研究领域感兴趣的研究员可以先思考如何结合自己的优势和兴趣提出项目想法。我会与每位研究员合作，确定符合其背景和兴趣、且符合整体研究方向的具体项目，并进一步明确项目范围和目标。