Simon Dürr studierte Life Science an der Universität Konstanz mit Aufenthalten an der Université de Montreal, dem Kings College London, der Universität Uppsala und der EPFL.
Er promovierte an der EPFL und der Stanford University über das Design neuartiger Metalloproteine mithilfe von Deep Learning, evolutionären Algorithmen und molekularem Modelling. Er hat hochmoderne Deep-Learning-Modelle für die Modellierung von Metall-Cofaktoren in Proteinen veröffentlicht und diese Algorithmen für das Design neuartiger Metalloproteine eingesetzt. Er hat auch verschiedene Artikel über die computergestützte Modellierung von Proteinen mit klassischen Methoden (z. B. Molekulardynamiksimulationen) und hochentwickelten quantenmechanischen Simulationen (QM/MM) veröffentlicht, um Ligandenbindung, Tunnelbildung und enzymatische Katalyse zu untersuchen.
Er arbeitet mit den Start-ups HuggingFace und AdaptyvBio am maschinellen Lernen für Proteine. Er hat beliebte FAIR-Webanwendungen für einige der wichtigsten Modelle des modernen Proteindesigns wie ProteinMPNN entwickelt. Um FAIR-Wissenschaftssoftware voranzutreiben, entwickelte er mehrere Open-Source-Pakete, wie z. B. eine Reihe von offenen Komponenten für die Visualisierung von Proteinen und kleinen Molekülen für das Gradio-Framework.
Simon Dürr betreibt auch die größte offene Plattform für offene und FAIR wissenschaftliche Illustrationen: bioicons.com.
Simon Dürrs aktuelle Forschungsinteressen umfassen:
- Computergestützte Optimierung von Biokatalysatoren mit Hilfe von Molecular Modelling und Deep Learning
- De novo Design von funktionellen Proteinen
- Lab-in-the-Loop-Ansätze und Einsatz von AI-Agents
- Wissenschaftliche Datevisualisierung und Illustration mit Webtechnologien
Mehr informationen unter simonduerr.eu
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