RESEARCH GROUPS

Graduado en Biología por la Universidad Autónoma de Madrid (2021) y Máster en Computational Biology por la Universidad Politécnica de Madrid (2022), cuenta con formación en bioinformática, epidemiología, análisis de datos y programación aplicada a las ciencias de la salud. Inició su trayectoria profesional con un contrato en prácticas en el Departamento de Inteligencia Artificial de Nostrum Biodiscovery (Barcelona), participando en proyectos de predicción de afinidad ligando-receptor mediante el análisis de descriptores moleculares. Desarrolló rutinas de cribado y extracción de descriptores en grandes bases de datos e implementó modelos de aprendizaje automático y profundo para la predicción de afinidad de compuestos (2022).
Posteriormente, trabajó como bioinformático y Data Manager en el Servicio de Medicina Interna del Hospital Universitario de La Princesa (2023), donde realizó depuración, gestión y análisis estadístico de datos clínicos. Desde abril de 2023 ejerce como bioinformático especializado en análisis epidemiológicos en la Unidad de Investigación de la Gerencia Asistencial de Atención Primaria (GAAP) de la Comunidad de Madrid, dando soporte científico-técnico en proyectos de investigación, análisis de datos poblacionales y estudios epidemiológicos. Actualmente está contratado por la RICAPPS en el nodo Madrid-InSSEC, donde desempeña funciones de gestión y coordinación de las actividades del grupo. Desde noviembre de 2024 es doctorando en Epidemiología y Salud Pública en la Universidad Rey Juan Carlos, donde desarrolla su actividad investigadora en el ámbito de la epidemiología y el análisis avanzado de datos en salud.
Es autor de cinco publicaciones científicas, ha tutorizado Trabajos de Fin de Grado y ha participado en congresos nacionales e internacionales. Su perfil combina experiencia en bioinformática, inteligencia artificial, ciencia de datos y epidemiología, con un enfoque orientado a la investigación traslacional y la aplicación de métodos computacionales al ámbito biomédico.