Venkata R. Duvvuri

Domaines d’expertise

• science des données et apprentissage machine
• épidémiologie génomique
• microbiologie en santé publique
• approche « Un monde, une santé »
• données administratives sur la santé et données du dossier de santé électronique (DSE)

Nominations

Professeur adjoint, Département de médecine de laboratoire et de pathobiologie, Université de Toronto

Diplômes et agréments

• Programme d’études supérieures en intelligence artificielle et apprentissage machine : Analytique d’affaires, École de commerce McCombs, Université du Texas à Austin
• Maîtrise en santé publique, École de santé publique et des systèmes de santé, Université de Waterloo
• Maîtrise en sciences (biologie), Faculté des sciences, Université York
• Doctorat en zoologie, Université Osmania

Intérêts de recherche liés à SPO :

• Intégrer la science des données et l’apprentissage machine dans la microbiologie et la génomique en santé publique pour modéliser la découverte, l’évaluation et la prédiction des risques.
• Élaborer des approches et des méthodes combinant la génomique et l’épidémiologie pour l’étude de la transmission des pathogènes et de la dynamique épidémique.
• Identifier des biomarqueurs génomiques dans le génome des pathogènes pour créer des tests diagnostiques moléculaires et des vaccins candidats novateurs et rapides au moyen de l’immunoinformatique.
• Accélérer la surveillance et la planification en santé publique au moyen de stratégies de santé publique et de soins de santé.

Activités de recherche actuelles liées à SPO

• Élaborer un modèle génomique d’apprentissage machine pour étudier les problèmes de résistance aux antimicrobiens (RAM) en santé publique.
• Étudier la dynamique évolutive et la dynamique de transmission de pathogènes viraux (comme le virus de la COVID-19 ou le virus respiratoire syncytial [VRS]), bactériens et fongiques au moyen de la phylodynamique.
• Collaborer à la mise au point de méthodes diagnostiques originales et rapides pour les maladies infectieuses au moyen de l’immunoinformatique.
• Fournir son expertise sur les protocoles de la science des données et les méthodes d’apprentissage machine.

Principales publications

1. Lee JW, Su Y, Baloni P, Chen D, Pavlovitch-Bedzyk AJ, Yuan D, Duvvuri VR, et al. « Integrated analysis of plasma and single immune cells uncovers metabolic changes in individuals with COVID-19 ». Nat Biotechnol. 2022;40(1):110-20.
2. Su Y, Chen D, Yuan D, Lausted C, Choi J, Dai CL, Voillet V, Duvvuri VR, et al. « Multi-omics resolves a sharp disease-state shift between mild and moderate COVID-19 ». Cell. 2020;183(6):1479-95.e20.
3. Hicks JT, Lee D-H, Duvvuri VR, Kim Torchetti M, Swayne DE, Bahl J. « Agricultural and geographic factors shaped the North American 2015 highly pathogenic avian influenza H5N2 outbreak. PLoS Pathog. 2020;16(1):e1007857.
4. Duvvuri VR, Deng X, Teatero S, Memari N, Athey T, Fittipaldi N, et al. Population structure and drug resistance patterns of emerging non-PCV-13 Streptococcus pneumoniae serotypes 22F, 15A, and 8 isolated from adults in Ontario, Canada ». Infect Genet Evol. 2016;42:1-8.
5. Duvvuri VR, Granados A, Rosenfeld P, Bahl J, Eshaghi A, Gubbay JB. « Genetic diversity and evolutionary insights of respiratory syncytial virus A ON1 genotype: global and local transmission dynamics ». Sci Rep. 2015;5:14268.

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