Dr. Mikel Hernáez Arrazola

Actividad

Como docente

El Dr. Hernaez cuenta con una amplia experiencia docente. Mientras estuvo en Stanford y en la UIUC, asesoró tanto a estudiantes de máster como de licenciatura, interacciones todas ellas que dieron lugar a publicaciones en revistas de primer nivel. Además, en la UIUC, fue profesor adjunto del departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática donde impartió ECE365 (Data Science and Engineering) y ECE398BD (Making Sense of Big data), así como varias conferencias sobre ciencia de datos biomédicos en el MEng y cursos de verano. En la Universidad de Navarra, actualmente es co-responsable del Máster en Ciencia de Datos de la Universidad de Navarra, donde imparte dos cursos y supervisa activamente a los estudiantes del máster. 

Por último, ha organizado más de 10 talleres y sesiones especiales en las principales conferencias sobre Biología Computacional (ISMB; ECCB; Stanford Compression forum); y es revisor en las principales revistas de Biología Computacional (Nature Biotech., Nature Comms., Bioinformatics).

Como investigador

1. Uncovering resistance mechanism to CAR-T cells via deep learning in scRNA-seq for improved therapies (iMMprove), La Caixa Foundation (CIMA, CUN, Weizmann Institute), 1M, 01/01/2025-01/01/2028, co-PI (CIMA)
2. CRCNS: Deep Learning to Discover Neurovascular Disruptions in Alzheimer’s Disease, AC23_2/00016, National Institutes of Health (NIH) – ISCIII (CIMA, NYU, Mayo Clinic, Univ. of Minnesota), 1.5M, 01/09/2023-31/10/2028, PI
3. Navarra European Digital Innovation Hub (IRIS), #101083411 European Commission, (ADITECH, Camara Comercio, AIN, UPNA, UNAV), 4.7M, 01/01/2023 – 31/12/2025. WP leader
4. Machine Learning methods for translational biomedicine, Contrato Ramon y Cajal, Ministerio de Ciencia e Innovación. (CIMA). 01/10/2022- 01/10/2026. PI.
5. Non-invasive cancer diagnosis using machine learning-based characterization of circulating tumor cells (DeepCTC). Proyectos de Transición Ecológica y Transición Digital, Ministerio de Ciencia e Innovación. (CIMA). 01/12/2022- 30/11/2024. Co-PI.
6. Mecanismos para la gestión segura y eficiente de la información genómica adaptada a laboratorios clínicos: Aspectos Traslacionales. Ministerio de Ciencia e Innovación. (CIMA). 01/10/2021- 01/10/2024. 39.680 €. PI.
7. Elucidating Transcriptional Rewiring on Hematological Malignancies via Computational Methods. Becas Marie S. Curie, Individual Fellows, European Research Council. (CIMA). 01/04/2020-01/04/2022. 175.000 €. PI.
8. Novel Methods to Elucidate Abiraterone Resistance Mechanisms Using RNA- Seq Data and Xenograft Models from CRPC Patients. USA Department of Defense. (CIMA y Clinica Mayo (USA)). 01/05/2020-01/05/2023. 750.000 €. Co-PI.
9. Quantization and Compressive Learning Methods for Omics Data. SVSF (Chan-Zuckerberg Initiative). (University of Illinois). 01/03/2018-31/08/2019. 100.000 €.  PI
10. Bringing digital era formats to genomic information. College of Engineering, University of Illinois, State of Illinois. (University of Illinois). 01/02/2018- 01/03/2020. 150.000 €. Co-PU
11. Mayo Grand Challenge Project Mayo Clinic. Mayo Clinic. (University of Illinois). 15/08/2017- 15/08/2019. 1.438.316 €. Co-PI.
12. Genomic Compression: From Information Theory to Parallel Algorithms. National Institutes of Health (NIH). IP: Olgica Milenkovic, Tsachy Weissman. (Stanford University and University of Illinois). 01/06/2015- 31/05/2018. 344.000 €. Task leader.