Dr. Francesco Paolo Casale
Helmholtz Pioneer Campus Principal Investigator (HPC)
Systemgenetik und maschinelles Lernen
Lehrstuhl für Computational Imaging and AI in Medicine (Prof. Schnabel)
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Wissenschaftliche Laufbahn und Forschungsgebiete
Francesco Paolo Casale studierte Physik an der Universität Neapel Federico II, Italien. Er promovierte 2016 in statistischer Genetik an der Universität Cambridge und am Europäischen Bioinformatik-Institut, wo er neue Berechnungsmethoden für genetische Assoziationsstudien entwickelte und zu wegweisenden internationalen Projekten wie der letzten Phase des 1000 Genomes Project und der Blueprint-Initiative beitrug. Als Postdoktorand arbeitete er im Microsoft Research New England Lab in Boston an tiefen generativen Modellen für die Bildgenetik und automatisiertes maschinelles Lernen. Im Jahr 2019 wechselte er zu insitro, einem Unternehmen für Arzneimittelforschung und -entwicklung in der Bay Area. Dort leitete er die Abteilung für statistische Genetik und arbeitete an der Schnittstelle zwischen Humangenetik, maschinellem Lernen und funktioneller Genomik, um die Identifizierung und Charakterisierung von Zielen zu ermöglichen. Seit Januar 2022 ist er Principal Investigator im Bereich Maschinelles Lernen in der Biomedizin am Helmholtz Zentrum München am Institut Helmholtz AI for Health und Helmholtz Pioneer Campus.
Die Forschungsinteressen von Francesco Paolo Casale liegen in computergestützten Methoden zur Untersuchung der molekularen Grundlagen komplexer Merkmale, wobei der Schwerpunkt auf der menschlichen Gesundheit und Krankheit liegt. Seine Forschungsgruppe verwendet maschinelles Lernen und statistische Ansätze, um große multimodale Datensätze effektiv zu nutzen. Aktuelle Forschungsschwerpunkte sind die Entwicklung skalierbarer Tools für genetische Assoziationsstudien, Deep-Learning-Modelle für die gemeinsame Analyse medizinischer Bildgebungs- und genetischer Daten sowie computergestützte Methoden zur Ableitung von Krankheitssubtypen.
Wichtigste Auszeichungen
- Hoch anerkannter Artikel im PLoS Genetics Research Prize (2018)
- Microsoft Research Postdoktorandenstipendium (2017)
- EMBL-Stipendium (2012)
- MSc- und BSc-Abschlüsse mit Auszeichnung (2009, 2012)
Schlüsselpublikationen (alle Publikationen)
Casale FP, Dalca A, Saglietti L, Listgarten J, Fusi N: “Gaussian Process Prior Variational Autoencoders". Advances in Neural Information Processing Systems. 2018; 31:10390-10401.
AbstractMoore R*, Casale FP*, Bonder MJ, Horta D, BIOS Consortium, Franke L, Barroso I, Stegle O: “A linear mixed model approach to study multivariate gene-environment interactions”. Nature Genetics. 2018; 51(1):180-186.
AbstractMenden MP*, Casale FP*, Stephan J, Bignell GR, Iorio F, McDermott U, Garnett MJ, Saez-Rodriguez J, Stegle O: “The germline genetic component of drug sensitivity in cancer cell lines”. Nature communications. 2018; 9(1):1-8.
AbstractChen L*, Ge B*, Casale FP*, Vasquez L*, Kwan T, Garrido-Martín D, Watt S, Yan Y, Kundu K, Ecker S, Datta A et al: “Genetic drivers of epigenetic and transcriptional variation in human immune cells”. Cell. 2016; 167(5):1398-1414.
AbstractCasale FP*, Rakitsch B*, Lippert C, Stegle O. “Efficient set tests for the genetic analysis of correlated traits”. Nature methods. 2015; 12(8):755-8.
Abstract