Matthew Ricci

Notre laboratoire, Machine Learning for Predictive Omics (MLPrO), a été fondé en juillet 2025 au sein de l'Institut Imagine et de l'Université Paris Cité. Nous développons des méthodes d'apprentissage automatique pour décoder les propriétés dynamiques, spatiales et mécaniques des systèmes biologiques à partir de données multi-omiques à grande échelle. Nous utilisons ensuite ces outils pour proposer des stratégies de contrôle cellulaire optimales pour la modélisation des maladies et la médecine régénérative. Nos axes de recherche actuels sont les suivants :

1. Conception rationnelle de perturbations transcriptomiques fines intégrant les effets de dosage et de timing afin d'orienter de manière optimale l'expression génique lors de la reprogrammation cellulaire.
2. Décodage de la mécanique cellulaire à partir de données transcriptomiques spatiales afin d'identifier de nouvelles cibles géniques pour le traitement des maladies génétiques dans les tissus épithéliaux.
3. La modélisation générative des perturbations spatiales.

Le directeur du laboratoire, Matthew Ricci, a obtenu son doctorat en apprentissage automatique à l'université Brown en 2020, où il a travaillé avec Thomas Serre. Il a ensuite été post-doctorant au sein de la Data Science Initiative de Brown, sous la direction de Stuart Geman, puis boursier postdoctoral Zuckerman dans le laboratoire de Mor Nitzan. Ses principaux domaines de recherche sont l'apprentissage automatique fondé sur la physique et la biologie computationnelle.

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