Inna L.
Leitender Wissenschaftler, Entdeckungsbiologie
Erfahrungen
Dez. 2024 - Juni 2025
7 MonatenCambridge, Vereinigte Staaten
Leitender Wissenschaftler, Entdeckungsbiologie
Prologue Medicines
- Entwarf und führte experimentelle Strategien für immunmodulatorische Virusproteine durch, die anhand strukturbasierter KI/ML-Vorhersagen nominiert wurden, und nutzte primäre Zell- und Reporter-Assays, um Zielbindung, Signalübertragung und Funktion zu bewerten
- Gestaltete TPPs und belegte die Krankheitsrelevanz rechnerisch nominierter Virusziele in der Immunonkologie, Entzündung und Autoimmunität durch Integration von Literatur, GWAS/eQTL-Daten und klinischen Erkenntnissen
Aug. 2022 - Dez. 2024
2 Jahren 5 MonatenSomerville, Vereinigte Staaten
Senior Scientist 2 und Leitender Wissenschaftler, Plattformbiologie
Cellarity
- Führte ein Team von Laborwissenschaftlern zur Entwicklung von Hochdurchsatz-Assays für hämatopoetische Linien und zur Erstellung groß angelegter phänotypischer Datensätze, validierte die Vorhersagefähigkeit von Cellarity zur Identifizierung phänotypischer Treffer aus scRNA-seq und mündete als Co-Erstautor in einer Science-Publikation
- Arbeitete mit der Computational Biology in einem Lab-in-the-Loop-Workflow zusammen: Entwarf gepaarte phänotypische und transkriptomische Screens, um Treffer vs. Keine-Treffer zu vergleichen und Trainings- sowie Feedback-Daten für Active Signature Learning bereitzustellen
- Leitete funktionsübergreifende Benchmarking-Workflows zur Bewertung prädiktiver Algorithmen; überwachte den Betrieb, beseitigte Hindernisse und etablierte retrospektive Evaluierungspipelines, um systematische Modellverfeinerung und Plattformentscheidungen zu ermöglichen
- Initiierte frühe Programmbewertungen in der Hämatologie; arbeitete mit computationalen Teams zusammen, um therapeutische Hypothesen zu definieren und entwarf entscheidungsorientierte Experimente zur Bewertung der biologischen Machbarkeit und strategischen Eignung
- Kooperierte mit computationalen Teams, um Genmodulansätze aus scRNA-seq zu entwickeln und zu validieren, reduzierte Datenkomplexität, verbesserte KI/ML-Interpretierbarkeit und verknüpfte In-vitro-Phänotypen mit Krankheitszuständen
- Zusammenarbeit mit Softwareingenieuren und UI/UX-Experten zum Aufbau interner Tools, einschließlich automatisierter HTS-QC-Workflows in Dotmatics und einer interaktiven Visualisierungsplattform für scRNA-seq und ML-Ergebnisse
- Arbeitete mit dem ML-Team zusammen, um einen Immunologie-Atlas mithilfe kuratierter scRNA-seq-Datensätze zu erstellen und prädiktive Algorithmen für Immunzellzustände, Signalwege und entzündliche Kontexte zu trainieren
- Wirkte als bioinformatischer Vermittler, indem er Biologie, ML und Führung in Einklang brachte; trieb die Entwicklung von Tools, die Roadmap-Planung und die Einführung in Therapieprogramme voran, integrierte Feedback, um prädiktive Modelle für Trefferfindung und mechanistisches Verständnis iterativ zu verfeinern
Nov. 2019 - Aug. 2022
2 Jahren 10 MonatenSomerville, Vereinigte Staaten
Senior Scientist und Senior Scientist 2 - Explorative Biologie
Cellarity
- Initiierte und leitete ein Entdeckungsprogramm im Bereich muco-obstruktiver Atemwegserkrankungen, entwickelte die wissenschaftliche Vision, den Betriebsplan und frühe Screeningstrategien zur Identifizierung kleinmolekularer Modulatoren der entzündlichen epithelialen Umstrukturierung mithilfe ML-gestützter Wirkstoffauswahl
- Analysierte scRNA-seq-Datensätze, um immunmodulierte Epithelzustände zu identifizieren, und überführte die Erkenntnisse in experimentelle Systeme für hypothesengetriebenes Screening
- Entwickelte mehrere patientenabgeleitete Air–Liquid-Interface-(ALI)-Epithelmodelle zur Becherzellenhyperplasie und epithelialen Umstrukturierung, nutzte COPD-Zellen aus kleinen und großen Atemwegen mit unterschiedlichen Zytokintreibern; ergänzt durch In-vivo-Modelle, die im Haus und über CRO-Partnerschaften etabliert wurden
- Weiterentwickelte eine vielfältige Reihe von Treffern mit neuartigen Wirkmechanismen, die die epitheliale Umstrukturierung in In-vitro- und In-vivo-Krankheitsmodellen hemmten
- Enge Zusammenarbeit mit den Bereichen Computational, Chemie und Genomik, um wissenschaftliche Ziele festzulegen, scRNA-seq-Datensätze zu erstellen und ML-gestützte Wirkstoffauswahl sowie Screening zu steuern; leitete den Austausch mit wichtigen Meinungsführern (KOLs)
- Rekrutierte und führte ein Team von drei direkten Mitarbeitenden, leitete die wissenschaftliche Umsetzung und förderte die berufliche Entwicklung
- Vertrat Cellarity auf der Gordon Research Conference 2021 zu Lungenentwicklung, -verletzung und -reparatur; Co-Erfinder eines Patentantrags: Systems and Methods for Terraforming (US20220399129A1)
- Trug zur Entwicklung patientenabgeleiteter hiPSC-Differenzierung in hämatopoetische Stamm- und Vorläuferzellen (HSPCs) zur Unterstützung eines hämatologischen Krankheitsprogramms bei
März 2018 - Nov. 2019
1 Jahr 9 MonatenSomerville, Vereinigte Staaten
Wissenschaftler
Cellarity
- Gründungswissenschaftler bei Cellarity; errichtete grundlegende Laborabläufe und Assayinfrastruktur, die die Validierung der AI/ML-Plattform ermöglichten und die Series-A-Finanzierungsrunde unterstützten
- Entwarf und führte Validierungsexperimente der ersten Generation durch, um ML-nominierte Moleküle in phänotypischen Modellen zu testen, lieferte Erkenntnisse zur Algorithmusverfeinerung und trug zu Patentanmeldungen bei
- Etablierte iPSC-Fähigkeiten, einschließlich Kryokonservierung (CryoPause-Methode), Kulturprotokollen und QC-Workflows für Pluripotenz und Trilineage-Differenzierung
Sept. 2012 - März 2018
5 Jahren 7 MonatenBoston, Vereinigte Staaten
Postdoktorand, Labor von Konrad Hochedlinger, PhD
Massachusetts General Hospital
- Erhielt das Ruth L. Kirschstein Postdoctoral NRSA-Stipendium (F32, NIH 2014–2017) zur Unterstützung der Forschung zu Mechanismen der Zellzustandsreprogrammierung
- Etablierte das Reprogrammierungssystem für Epiblast-Stammzellen und entwickelte transgene Werkzeuge sowie Einzelzellassays, um die Dynamik von Zellzustandsübergängen zu untersuchen
- Leitete die Zusammenarbeit mit Bioinformatikern, um ChIP-seq-, ATAC-seq- und RNA-seq-Datensätze zu integrieren und molekulare Determinanten der Reprogrammierungseffizienz zu identifizieren
- Führte ein gepooltes CRISPR-Screening durch, um Regulatoren zu identifizieren, die die Reprogrammierung zur naiven Pluripotenz hemmen
- Untersuchte epigenetische Mechanismen, einschließlich der Dynamik der X-Inaktivierung, als Grundlage früher Linienspezifikation
Sept. 2006 - Juni 2012
5 Jahren 10 MonatenNew York, Vereinigte Staaten
Doktorand, Labor von Lorenz Studer, MD
Memorial Sloan-Kettering Cancer Center
- Führte ein umfassendes miRNA-Profiling in menschlichen ESCs und in mehreren Differenzierungsstadien neuronaler und mesenchymaler Linien durch und erstellte Datensätze für funktionelle und rechnerische Analysen
- Entdeckte neue regulatorische Rollen des miR-302/367-Clusters in der Pluripotenz sowie bei der neuronalen und trophektodermalen Differenzierung
- Arbeitete mit Rechen- und RNA-Biochemie-Labors zusammen, um neue miRNA-Ziele im BMP-Signalweg zu identifizieren, die die Zellschicksalsbestimmung steuern, und verwendete dafür PAR-CLIP, miRNA-Knockdown und rechnerische Vorhersagen
Apr. 2005 - Juli 2006
1 Jahr 4 MonatenBoston, Vereinigte Staaten
Forschungstechniker, Labor von Joseph Sodroski, MD
Dana Farber Cancer Institute
- Charakterisierte neutralisierende Antikörperantworten bei HIV und entwickelte virale Konstrukte, um sterische Hemmungsmechanismen zu untersuchen
Zusammenfassung
Zellbiologe und Plattformwissenschaftler mit umfassender Erfahrung an der Schnittstelle von Biologie, Informatik und maschinellem Lernen. Arbeitete in zwei ML-gesteuerten Wirkstoffforschungsunternehmen: Cellarity (phänotypische, transkriptombasierte Modellierung) und Prologue Medicines (strukturbasierte prädiktive Modellierung), um experimentelle Datengenerierung mit der Entwicklung von Algorithmen zu verbinden. Co-Erstautor einer Science-Publikation, die die AI/ML-gestützte phänotypische Entdeckungsplattform von Cellarity und die iterative Lab-in-the-Loop-Verfeinerung validiert. Erfahren in der Erstellung und Aufbereitung von ML-bereiten biologischen Datensätzen, der Definition von Bewertungskriterien für prädiktive Modelle und der Leitung funktionsübergreifender Kooperationen, die biologische Erkenntnisse mit rechnerischer Präzision verbinden. Tiefe Fachexpertise in Immunologie, Hämatologie, Stammzellbiologie und Atemwegsentzündungen sowie eine nachgewiesene Erfolgsbilanz in Teamführung und Innovation in der Assay-Entwicklung, Krankheitsmodellierung und Plattformstrategie. Leidenschaftlich daran interessiert, biologische Daten zum Training und zur Bewertung von KI-Systemen einzusetzen, die Mechanismen aufdecken, Ergebnisse vorhersagen und die Wirkstoffentdeckung beschleunigen.
Sprachen
Englisch
MutterspracheAusbildung
Weill Cornell Medical School / MSKCC
Ph.D. · Biochemie, Zell- und Molekularbiologie · New York, Vereinigte Staaten
Brandeis University
Bachelor of Science · Biologie · Waltham, Vereinigte Staaten
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