Caio Vaz Rimoli

Obteve o título de Bacharel em Ciências Físicas e Biomoleculares (2012) e o título de Mestre em Física Aplicada: Opção Biomolecular (2015) pela Universidade de São Paulo (IFSC/USP), Brasil. Em seguida, adquiriu seu Ph.D. em Biophysique pelo Institut Fresnel, na Aix-Marseille Université (França, 2020). Entre 2022-2023, trabalhou em Paris como pesquisador de pós-doutorado no grupo do Prof. Dr. Sylvain Gigan (Laboratoire Kastler Brossel, LKB - ENS/PSL/SU/CdF/CNRS) e da Dra. Cathie Ventalon (IBENS/ENS), na tradicional École Normale Supérieure (ENS) de Paris. Em 2024, passou em um concurso público francês para ser Engenheiro Pesquisador pelo INSERM, órgão público francês de pesquisas biomédicas, para trabalhar nas equipes de Dr. Ludger Johannes (Institut Curie, Paris) e Dr. Charles Kervrann (INRIA, Rennes). Seu papel principal é de ser um pesquisador de ponte multidisciplinar, isto é, que conecta as pesquisas realizadas no Institut Curie (Paris) relacionadas à química biológica do câncer, com as pesquisas dos engenheiros e matemáticos do INRIA (Rennes) relacionadas ao desenvolvimento de novos métodos de Inteligência Artificial para o tratamento de imagens de microscopia. Sua pesquisa atual consiste em desenvolver e convergir diferentes estratégias quantitativas de microscopias de fluorescência (e.g., super-resolução) e de análise de imagens usando Inteligência Artificial visando obter uma maior interpretabilidade de parâmetros biofísicos de biomembranas e de complexos biomoleculares em células. De modo geral, tem experiência no desenvolvimento de novos métodos ópticos quantitativos dedicados à aplicações na biologia e na medicina. Técnicas ópticas incluem: métodos espectroscópicos (fs-Pump-probe spectroscopy, SFG nonlinear vibrational spectroscopy), de microscopia de fluorescência polarizada e de super-resolução (4polar-STORM, polar-spinning disk, polar-confocal, 4polar-widefield, 4polar-TIRF microscopy) e de endoscopia com fibras ópticas MMF minimamente invasivas usando algoritmos de análise multivariada de imagens (demixed fiber photometry via Non-negative Matrix Factorization, NMF). (Fonte: Currículo Lattes)