Save the date : Jeudi 3 Mars à 17h30
Lieu : Résidence de France
Sujet : Génomique numérique, intelligence artificielle et le futur de la médecine
Intervenant : Manolis Kellis
Manolis Kellis est professeur d’informatique au MIT, membre du Broad Institute du MIT et de Harvard, chercheur principal du Computer Science and Artificial Intelligence Lab du MIT et chef du MIT Computational Biology Group (compbio.mit.edu ). Ses recherches portent sur les circuits de la maladie, la génétique, la génomique, l’épigénomique, les gènes codants, les ARN non codants, la génomique régulatrice et la génomique comparative, appliquées à la maladie d’Alzheimer, à l’obésité, à la schizophrénie, aux troubles cardiaques, au cancer, aux troubles immunitaires et à de nombreux autres troubles. Il a dirigé plusieurs projets de génomique à grande échelle, notamment le projet Roadmap Epigenomics, le projet ENCODE, le projet Genotype Tissue-Expression (GTEx) et des projets de génomique comparative chez les mammifères, les mouches et les levures. Il a reçu le US Presidential Early Career Award in Science and Engineering (PECASE) du président américain Barack Obama, la Mendel Medal for Outstanding Achievements in Science, le NIH Director’s Transformative Research Award, le NSF CAREER Award, la Alfred P. Sloan Fellowship, le La reconnaissance Technology Review TR35, le prix AIT Niki et le prix Sprowls pour le meilleur doctorat. Il a fait sa thèse en informatique au MIT, et est l’auteur de plus de 240 publications dans des revues citées plus de 120 000 fois. Il a obtenu plus de 20 subventions pluriannuelles du NIH et ses stagiaires occupent des postes de professeur à Stanford, Harvard, CMU, McGill, Johns Hopkins, UCLA et d’autres universités de premier plan. Il a vécu en Grèce et en France avant de déménager aux États-Unis, et il a étudié et mené des recherches au MIT, au Xerox Palo Alto Research Center et au Cold Spring Harbor Lab.
Son TedXMIT : https://www.ted.com/talks/manolis_kellis_end_of_evolution_transforming_medicine_through_ai_to_reverse_disease
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