Leandro A. Bugnon

> AI x BIO

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Mi objetivo de investigación es desarrollar métodos de IA que decodifiquen el lenguaje de la biología, lo que permitirá un descubrimiento más rápido de fármacos, mejores diagnósticos de enfermedades y una comprensión más profunda de los mecanismos moleculares.

Trabajo en la intersección entre aprendizaje automático y bioinformática, con foco en el aprendizaje de representaciones de secuencias biológicas, predicción de estructura de ARN y modelos generativos condicionados.

Soy Investigador Adjunto en el sinc(i)/UNL - CONICET y Profesor Adjunto en la Universidad Nacional del Litoral y Universidad Austral, y colaboro con The Cell Company en proyectos aplicados a la bioinformática.

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2026.04.20 BioComputingUP @ Università di Padova (IDPfun2) · caracterización de linkers 2025.12.15 Profesor Adjunto · UNL 2025.12.01 Investigador Adjunto · CONICET 2025.10.02 ANCEFN estímulo · Ingeniería, <40 2025.04.01 B. Breggia + G. Kulemayer · representaciones de secuencias, generativos seq/estructura
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  1. 2026
    ET-Pfam: ensemble transfer learning for protein family prediction
    Duarte, Vitale, Escudero et al. · Bioinformatics 42(4)
  2. 2026
    GNN2Pfam: Integrating protein sequence and structure with graph neural networks for Pfam domain annotation
    Fenoy, Bugnon, Vitale et al. · Journal of Structural Biology 218(1)
  3. 2025
    Big team science reveals promises and limitations of machine learning efforts to model physiological markers of affective experience
    Coles, Perz, Behnke et al. · Royal Society Open Science 12(6)
  4. 2025
    Comprehensive benchmarking of large language models for RNA secondary structure prediction
    Zablocki, Bugnon, Gerard et al. · Briefings in Bioinformatics 26(2)
  5. 2024
    sincFold: end-to-end learning of short- and long-range interactions in RNA secondary structure
    Bugnon, Di Persia, Gerard et al. · Briefings in Bioinformatics 25(4)