dr Michał Seweryn

Kierownik Centrum Analiz, Modelowania i Nauk Obliczeniowych, Uniwersytet Łódzki

Doktoryzował się w zakresie statystyki matematycznej i rachunku prawdopodobieństwa. Od 2009 roku zajmuje się zastosowaniami algorytmów uczących (sztucznej inteligencji) w biologii molekularnej, naukach biomedycznych i immunologii.

Odbył staże doktorskie i podoktorskie w zakresie immunologii w Center for Biotechnology and Genomic Medicine, Georgia Health Sciences University (Augusta, GA), epidemiologii w College of Public Health, Ohio State University (Columbus, OH), genomiki obliczeniowej w Mathematical Biosciences Institute (Columbus, OH) oraz genomiki medycznej i farmakogenomiki w Center for Pharmacogenomics, Ohio State University (Columbus, OH). Był członkiem grupy XGEN (expression genetics) w ramach Pharmacogenomics Research Network. Zbudował i zaimplementował algorytmy uczące opublikowane w: Nature, Nature Communications, Nature Medicine, Frontiers in Immunology, BMC Genomics. Projektuje algorytmy identyfikujące istotne biomarkery predykcyjne w międzynarodowych badaniach klinicznych (LCMC3, AFT-16 i inne).