التحق بالجامعة
الانتقال إلى الجامعة
انضم إلينا
وظائف أعضاء هيئة التدريس
رؤيتنا
المجلة العلمية
أستاذ مشارك, العلوم البيولوجية
يساعد بناء أطر عمل في ترجمة البيانات الطبية الحيوية متعددة الوسائط (والضخمة) إلى معرفة تُحسّن فهمنا لكيفية تشخيص الأمراض وعلاجها.
حصل البروفيسور ديفيد غوميز-كابريوعلى درجة البكالوريوس في الرياضيات (2000)، ودرجة الماجستير في أبحاث العمليات (2003)، ودرجة الماجستير في الإحصاء (2004)، ودكتوراه في الرياضيات (2009) من جامعة فالنسيا، إسبانيا. وخلال مرحلة الدكتوراه، ركز على مجال العلوم الطبية البيولوجية، حيث تطورت اهتماماته بالخوارزميات المستوحاة من الطبيعة لتصبح محورًا أوسع يركز على علوم الأعصاب وعلم الوراثة.
وفي عام 2010، انضم البروفيسور غوميز-كابريوإلى معهد كارولينسكا في السويد كباحث ما بعد الدكتوراه. وبحلول عام 2011، ترقي ليصبح قائد مشروع، ومن عام 2014 حتى 2018 شغل منصب أستاذ مشارك.
من عام 2017 حتى 2024، ترأس البروفيسور غوميز-كابريو وحدة المعلوماتية الحيوية الانتقالية في Navarrabiomed بمدينة بامبلونا، ومنذ عام 2021 يشغل منصب أستاذ مشارك في العلوم البيولوجية في كاوست، حيث يواصل تطوير النماذج الحاسوبية للأنظمة البيولوجية، مع تركيز خاص على بيئة نخاع العظم.
لطالما ركز البروفيسور غوميز-كابريو على تطوير منهجيات قائمة على النظم لفهم العمليات البيولوجية بشكل أفضل وتطبيقاتها الانتقالية في الصحة والمرض. فتتركز أبحاثه على دمج بيانات متعددة الأوميات، بما في ذلك مجموعات البيانات الجماعية والفردية، لدراسة الأمراض المعقدة مثل التصلب المتعدد، والتهاب المفاصل الروماتويدي، والأمراض النادرة، والورم النقوي المتعدد (المايلوما المتعددة).
ألّف البروفيسور غوميز-كابريو أكثر من 100 منشور علمي، ويُعتبر المطور الرئيسي للعديد من حزم البرمجيات الحيوية (R) واسعة الاستخدام في مجال المعلوماتية الحيوية.
تركز أبحاث البروفيسور غوميز-كابريو الحالية على هدفين رئيسيين:
تطوير منهجي: تصميم أدوات جديدة لدمج بيانات متعددة الأوميات، والخلايا الفردية، والبيانات الجماعية، والبيانات المكانية للنسخ الجيني، بهدف بناء نماذج حاسوبية للأنظمة البيولوجية.
التطبيقات الطبية البيولوجية: استخدام منهجيات علم الأحياء الحاسوبي القائم على النظم لكشف الأسس الآلية للصحة والمرض داخل بيئة نخاع العظم — التي تُستخدم بوصفها نظام نموذجي لتطوير مفهوم "الصحة الواحدة". وتتضمن هذه الجهود تقنيات التعلم العميق، والنمذجة الرياضية، وأحدث تقنيات الأوميكس.
زميل ما بعد الدكتوراه، معهد كارولينسكا، 2009-2014
دكتوراه، الرياضيات، جامعة فالنسيا، 2005-2009
دورات دكتوراه متقدمة في بحوث العمليات والإحصاء، جامعة فالينسيا، 2000-2003
ماجستير إحصاء، 2000-2004ماجستير وبكالوريوس رياضيات، 1996-2000
Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=lbKdoNsAAAAJ&hl=en&oi=ao
McManus et al. (2025). NLRP3-mediated glutaminolysis and Alzheimer’s progression. Immunity. https://doi.org/10.1016/j.immuni.2025.01.007
Ortega-Legarreta et al. (2024). ClustAll: R package for patient stratification. PLOS Comput Biol. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1012656
Buenaventura et al. (2024). Competition and X-linked genetic diversity. Nat Genet. https://doi.org/10.1038/s41588-024-01840-5
Massoni-Badosa et al. (2024). Human tonsil cell atlas. Immunity. https://doi.org/10.1101/2022.06.24.497299
Palomino-Echeverria et al. (2024). Stratification in decompensated cirrhosis. J Transl Med. https://doi.org/10.1186/s12967-024-05386-2
Larrayoz et al. (2023). Predicting immunotherapy outcomes in myeloma. Nat Med. https://doi.org/10.1038/s41591-022-02178-3
Lasaga et al. (2023). Gene therapy in Fanconi anemia. Haematologica. https://doi.org/10.3324/haematol.2022.282418
Ye et al. (2022). Hematopoietic stem cell microenvironment. iScience. https://doi.org/10.1016/j.isci.2022.104225
Ewing et al. (2020). GeneSetCluster for gene-set analysis. BMC Bioinformatics. https://doi.org/10.1186/s12859-020-03784-z
