Carlo V. Cannistraci
时间: 2021-08-27

ECC5  Carlo V. Cannistraci Prof. PhD. Eng.

   周亚辉讲席教授

    清华大学脑与智能实验室 首席研究员

    清华大学脑与智能实验室复杂网络智能中心 主任

    清华大学计算机科学与技术系 兼职教授

    清华大学生物医学工程系 兼职教授

 




If physics studies the principles and mechanisms of the outside universe.

Brain science studies the principles and mechanisms of the inside universe.

My research is at the interface between these two disciplines.

I deal with "Physics and Engineering of Complexity and Intelligence": studying principles of natural and artificial intelligence.

----Carlo Vittorio Cannistraci



Cannstraci博士是一位理论工程师和计算创新者。他是清华大学大脑与智能实验室 (THBI)的教授,同时也是清华大学计算机科学与技术系和生物医学工程系的客座教授。他领导的复杂网络智能中心 (CCNI),致力于在信息科学、复杂系统物理、复杂网络和机器智能之间创建开拓性的算法,特别关注用于大数据分析的脑/生命启发计算。这些计算方法通常应用于精密生物医学、神经科学、社会和经济科学。



CCNI的研究策略


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研究哲学

CCNI综合信息论、机器智能和网络科学的跨学科方法,研究从分子到生态和社会经济系统等不同尺度的自适应复杂系统的物理,特别关注神经和生命科学中的复杂大数据。


理论主题(1)网络几何(2)网络拓扑结构和网络自组织模型(3)网络与机器智能(4)网络自动机

应用主题(1)脑网络&网络神经科学(2)精准医疗多组学生物标志物的组学数据分析与设计(3)系统机制组学和癌症(4)社会和经济制度


复杂网络智能中心(CCNI)研究组织结构图。图表阐明了CCNI研究背后的主要策略,以及它如何影响我们在理论和应用科学中感兴趣的主题。在应用主题中提供新的解决方案起到至关重要作用的理论主题和在打开新问题和引发理论研究创新方面起着不可或缺作用的应用主题之间有着明确的相互关系。


CCNI的研究方向

CCNI采用了一种跨学科的方法,将信息论、机器智能和网络科学结合起来,研究从分子到生态和社会经济系统筹不同规模的复杂交互系统的自适应过程。利用这些知识来创建新型、更高效的人工智能算法,并对隐藏在数据、信号和图像中的模式进行高级分析。我们的理论研究是为了将理论物理学中典型采用的高级数学范式(如拓扑和流形理论)转化为特征化定量生命科学中的多体相互作用。我们应用我们发明的理论框架,为系统和网络生物学、个性化生物医学和组合药物治疗、社会和经济数据科学开发计算工具。


可塑性现象——比如重塑、生长和进化——改变了复杂生命系统的拓扑结构、它们的内部状态以及它们以网络或高维数据集形式的多维表示。我们的理论使命是阐明构成这种结构可塑性的一般规则和机制,这种结构可塑性是生物学习和记忆过程的基础。特别是我们开发了自 适应和自组织学习系统的拓扑分析方法,如蛋白质相互作用和分子水平的细菌-代谢物网络,以及细胞水平的大脑网络。


在神经科学中,我们感兴趣的是大脑网络如何在突触和功能水平上连接,以调节学习过程。并且,在分子途径的尺度上,我们试图识别网络模式,这可能表明哪些损坏的功能模块负责神经退行性疾病的记忆畸变。由于发育生物学模型可以显著启发再生和退化的一般范式,我们研究了正常和癌症条件下组织分化的调节模式。


在翻译和网络医学方面,我们的使命是采用先进的机器学习和网络科学方法,整合分子网络和组学图谱,以定义个性化治疗计划和个性化药物治疗。此外,由于心血管系统是一个自适应复杂系统的范例,我们应用我们的模式识别算法来探索心血管患者的正常/病理状态。


最后,由于CCNI的目标是研究生命系统的复杂性及其跨尺度适应机制,我们与生态、社会和经济科学领域的专家合作,将我们的算法应用于他们的数据,并揭示从分子和细胞到微生物和动物(包括人类)的生命物质是否具有自组织的广义规则特征。


教育经历

(1) 2007-01 至 2011-02, 意大利都灵、米兰和巴里三所理工大学, 生物医学和生物工程, 博士

(2) 1999-09 至 2005-10, 意大利米兰理工大学, 生物工程, 硕士

过往职位

(1) 2019-2020年,生物技术中心,分子与细胞生物工程中心(CMCB),德国德累斯顿工业大学 (TUD),德国。首席研究员(终身研究员);

(2) 2014-2018,生物技术中心,分子与细胞生物工程中心(CMCB),德国德累斯顿工业大学 (TUD),德国。首席研究员(终身研究员);

(3) 2013-08 至 2014-01, 沙特阿拉伯阿卜杜拉国王科技大学, 生物医学, 研究员;

(4) 2010-2012, 沙特阿拉伯阿卜杜拉国王科技大学,博士后;

(5) 2009-01 至 2009-12, 美国加州大学圣地亚哥分校, 生物工程, 访问学者;

(6) 2006-2010,圣拉斐尔科学研究所,米兰,意大利,研究员;

(7) 2005-2006,意大利国家研究委员会生物医学工程研究所 (ISIB-CNR,米兰系),意大利米兰,研究员。


研究成果

Geometrical congruence, greedy navigability and myopic transfer in complex networks and brain connectomes 

Carlo Vittorio Cannistraci and Alessandro Muscoloni 

Nature Communications, 2022 (accepted)


Stealing fire or stacking knowledge’ by machine intelligence to model link prediction in complex networks 

Alessandro Muscoloni and Carlo Vittorio Cannistraci 

iScience, 2022 (accepted)


Prevalence, Characteristics, and Outcomes of COVID-19–Associated Acute Myocarditis
E Ammirati, L Lupi, M Palazzini, NS Hendren, JL Grodin, CV Cannistraci, …, Marco Metra
Circulation, 2022


Nonlinear machine learning pattern recognition and bacteria-metabolite multilayer network analysis of perturbed gastric microbiome
Claudio Duran, …, Giovanni Gasbarrini, Antonio Gasbarrini & Carlo Vittorio Cannistraci
Nature Communications, 2021


Modular gateway-ness connectivity and structural core organization in maritime network science
Mengqiao Xu, Qian Pan, Alessandro Muscoloni, Haoxiang Xia & Carlo Vittorio Cannistraci
Nature Communications, 2020


Three-dimensional facial-image analysis to predict heterogeneity of the human ageing rate and the impact of lifestyle
Xian Xia, … , Carlo Vittorio Cannistraci, Yong Zhou & Jing-Dong J Han.
Nature Metabolism, 2020 


Intrinsic plasticity of silicon nanowire neurotransistors for dynamic memory and learning functions
Eunhye Baek, Nikhil Ranjan Das, Carlo Vittorio Cannistraci, … & Gianaurelio Cuniberti
Nature Electronics, 2020


Navigability evaluation of complex networks by greedy routing efficiency
Alessandro Muscoloni & Carlo Vittorio Cannistraci
Proceedings of the National Academy of Sciences, 2019


Pioneering topological methods for network-based drug–target prediction by exploiting a brain-network self-organization theory
Claudio Durán, Simone Daminelli, Josephine M Thomas, V Joachim Haupt, Michael Schroeder & Carlo Vittorio Cannistraci
Briefings in Bioinformatics, 2018


Machine learning meets complex networks via coalescent embedding in the hyperbolic space
Alessandro Muscoloni, … , Ginestra Bianconi & Carlo Vittorio Cannistraci
Nature Communications, 2017


Common neighbours and the local-community-paradigm for topological link prediction in bipartite networks
Simone Daminelli, Josephine Maria Thomas, Claudio Durán & Carlo Vittorio Cannistraci
New Journal of Physics, 2015


A promoter-level mammalian expression atlas
Fantom Consortium (including Carlo Vittorio Cannistraci)
Nature, 2014


From link-prediction in brain connectomes and protein interactomes to the local-community-paradigm in complex networks
Carlo Vittorio Cannistraci, Gregorio Alanis-Lobato, Timothy Ravasi
Scientific reports, 2013


Minimum curvilinearity to enhance topological prediction of protein interactions by network embedding
Carlo Vittorio Cannistraci, Gregorio Alanis-Lobato, Timothy Ravasi
Bioinformatics, 2013


Identification and Predictive Value of Interleukin-6+ Interleukin-10+ and Interleukin-6− Interleukin-10+ Cytokine Patterns in ST-Elevation Acute Myocardial Infarction
Enrico Ammirati^, Carlo Vittorio Cannistraci^, … & Attilio Maseri
Circulation Research, 2012 (^first co-authorship)


An atlas of combinatorial transcriptional regulation in mouse and man
Timoty Ravasi^, Harukazu Suzuki^, Carlo Vittorio Cannistraci^, et al. 
Cell, 2010 (^first co-authorship)


联系方式

邮箱: kalokagathos.agon@gmail.com 或 kailong@mail.tsinghua.edu.cn

地址: Chengfu Road 160, Haidian District, Beijing

电话: +86-10-62783675


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