Barry John Ryan

EPFL SV GHI UPFELLAY
AAB 2 19 (Bâtiment AAB)
Station 19
1015 Lausanne

EPFL SV GHI UPFELLAY
AAB 2 19 (Bâtiment AAB)
Station 19
1015 Lausanne

Barry a rejoint le laboratoire de génomique humaine de l'infection et de l'immunité du professeur Jacques Fellay en octobre 2025, après avoir soutenu sa thèse de doctorat à l'Université d'Édimbourg sous la direction du professeur Ian Simpson, dans le domaine de l'intelligence artificielle biomédicale. Le Dr Ryan possède une formation en informatique, ayant étudié le génie électrique et électronique à l'University College Cork (UCC), en Irlande. Il a débuté sa formation en apprentissage automatique (ML) et en intelligence artificielle (IA) lors d'une année de master au Trinity College de Dublin, en Irlande. C'est là qu'est né son intérêt pour les applications biomédicales interdisciplinaires du ML et de l'IA. Depuis, il s'est passionné pour l'intégration des données biologiques, la caractérisation des phénotypes de la maladie de Parkinson et, actuellement, l'identification de données cliniques pertinentes pour la recherche sur le VIH.

Publications représentatives

Multi-Omic Graph Diagnosis (MOGDx): a data integration tool to perform classification tasks for heterogeneous diseases

Barry John Ryan, Riccardo Marioni, Ian Simpson
Published in Bioinformatics in 2024

An integrative network approach for longitudinal stratification in Parkinson’s disease

Barry John Ryan, Riccardo Marioni, Ian Simpson
Published in PLOS Computational Biology in 2026

Genetic determinants of HIV-1 elite control

Barry Ryan, Jacques Fellay, Christian W Thorball
Published in Current Opinion in HIV and AIDS in 2026

Integration of datasets for individual prediction of DNA methylation-based biomarkers

Barry John Ryan, Charlotte Merzbacher, Thibaut Goldsborough, Robert F Hillary, Archie Campbell, Lee Murphy, Andrew M McIntosh, David Liewald, Sarah E Harris, Allan F McRae, Simon R Cox, Timothy I Cannings, Catalina A Vallejos, Daniel L McCartney, Riccardo E Marioni
Published in Genome Biology in 2023

Combining clinical embeddings with multi-omic features for improved patient classification and interpretability in Parkinson’s Disease

Barry John Ryan, Chaeeun Lee, Riccardo E Marioni, Pasquale Minervini, T Ian Simpson
Published in MedRXiv in 2025