Investigador cuantitativo · Inferencia causal y epidemiología aplicada
lorenzo.fabbri92sm@gmail.com | Madrid, España | lorenzofabbri.github.io/epilorenzo | ORCID | Google Scholar | GitHub | LinkedIn | Bluesky
Epidemiólogo del cáncer y científico cuantitativo, especializado en el desarrollo de flujos de análisis reproducibles de inferencia causal sobre datos observacionales de salud a gran escala. Formación doctoral en inferencia causal y triangulación de la evidencia; actualmente investiga el cáncer de páncreas y de vejiga en el CNIO. Experiencia en métodos g, controles negativos y aleatorización mendeliana en cohortes internacionales (HELIX, ATHLETE). Autor de paquetes de R en CRAN (forrest, orcidtr) y desarrollador principal del ecosistema etverse para inferencia causal reproducible y transparente.
Investigador postdoctoral jun 2026 – actualidad
CNIO Madrid, ES
Aplicación de la inferencia causal y la triangulación de la evidencia a la investigación del cáncer de páncreas y de vejiga (Grupo de Epidemiología Genética y Molecular).
Investigador postdoctoral oct 2025 – mar 2026
Barcelona Institute for Global Health | Maternal, Child and Reproductive Health Barcelona, ES
Desarrollo de flujos de análisis reproducibles para datos de secuenciación del exoma completo (Bash, R, SLURM) en genómica del cáncer: control de calidad, alineamiento, detección de variantes somáticas combinando varios algoritmos y análisis de alteraciones en el número de copias; desarrollo del paquete de R squamr.
Investigador predoctoral jun 2021 – sep 2025
Barcelona Institute for Global Health | Childhood and Environment Barcelona, ES
Desarrollo de flujos de análisis reproducibles de inferencia causal y multiómica en R y Python en entornos de computación de alto rendimiento (fórmula g paramétrica, análisis de redes); publicación del código abierto de tres artículos como primer autor.
Asistente de investigación (estudiante) mar 2017 – may 2017
Università della Svizzera italiana | Faculty of Informatics Lugano, CH
| Categoría | Detalles |
|---|---|
| Métodos | inferencia causal (métodos g, controles negativos, emulación de ensayos, aleatorización mendeliana), análisis longitudinal/de panel, análisis de supervivencia, integración multiómica, aprendizaje automático |
| Programación | R (avanzado; paquetes en CRAN), Python, Bash, MATLAB, C |
| Datos e infraestructura | git, GitHub Actions, SLURM, computación científica de altas prestaciones, flujos de trabajo reproducibles (Quarto, renv, targets) |
| Lenguajes de marcado | LaTeX, Quarto/RMarkdown |
| Idiomas | italiano (lengua materna), inglés (C1, IELTS 7.0), español (básico) |
etverse: ecosistema modular de R para inferencia causal transparente [enlace]
Software | En desarrollo
Incluye: causatr (estimación de efectos causales), negatr (análisis de controles negativos), matchatr (análisis de estudios de casos y controles emparejados y de casos y cohorte) y survatr (análisis de supervivencia).
bibaudit: Deterministic, Field-Level Verification of Bibliographies Against Crossref, DataCite and PubMed [enlace]
Software | PyPI, 2026
forrest: Publication-Ready Forest Plots [enlace]
Software | CRAN, 2026
orcidtr: Retrieve Data from the ORCID Public API [enlace]
Software | CRAN, 2026
Diploma de Experto Universitario en Métodos Avanzados de Estadística Aplicada dic 2025 – sep 2026
Universidad Nacional de Educación a Distancia Madrid, ES
Doctorado en Biomedicina sep 2021 – sep 2025
Universitat Pompeu Fabra | Faculty of Medicine and Life Sciences Barcelona, ES
Máster en Biología Cuantitativa y Computacional oct 2017 – oct 2019
Università degli Studi di Trento | CIBIO Trento, IT
Grado en Biotecnología oct 2012 – feb 2016
University of Parma | Dipartimento di Scienze Chimiche, della Vita e della Sostenibilità Ambientale Parma, IT
Certificado universitario en Estadística Teórica y Probabilidad (nivel de grado) oct 2024 – actualidad
The Open University Milton Keynes, GB
Montazeri P, Maitre L, Andrušaitytė S, …, Fabbri L, et al. Update of the human early life exposome (HELIX) cohort: a European population-based exposome cohort—cohort profile. BMJ Open. 2026;16(8):e122608. doi:10.1136/bmjopen-2026-122608
Fabbri L, Andrušaitytė S, Basagaña X, et al. Prenatal and childhood exposure to mixtures of environmental chemicals and adolescence attentional problems: a triangulation study. Environment International. 2025;206:109927. doi:10.1016/j.envint.2025.109927
Fabbri L, Robinson O, Basagaña X, et al. Childhood exposure to non-persistent endocrine disruptors, glucocorticosteroids, and attentional function: A cross-sectional study based on the parametric g-formula. Environmental Research. 2025;264:120413. doi:10.1016/j.envres.2024.120413
Warkentin S, Stratakis N, Fabbri L, et al. Dietary patterns among European children and their association with adiposity-related outcomes: a multi-country study. International Journal of Obesity. 2025;49(2):295-305. doi:10.1038/s41366-024-01657-6
Stratakis N, Anguita-Ruiz A, Fabbri L, et al. Multi-omics architecture of childhood obesity and metabolic dysfunction uncovers biological pathways and prenatal determinants. Nature Communications. 2025;16(1):654. doi:10.1038/s41467-025-56013-7
Lista completa disponible en ORCID y Google Scholar.
Exención de matrícula para estudiantes [declinada] jun 2024
CAUSALab Summer Courses on Causal Inference Boston, US
Premio SNRN al mejor resumen (categoría de estudiantes) sep 2022
International Society for Environmental Epidemiology Herndon, US
Systematic Review, Meta-Analysis, and Evidence Synthesis Using Model Selection jul 2026
GESIS - Leibniz Institute for the Social Sciences Mannheim, DE
Codechella may 2026
Mixtape Sessions Madrid, ES
Spring School in Causal Inference with Observational Data abr 2022
Causal Insights Leeds, GB
Computational Bayesian methods using brms in R feb 2022
Physalia Courses Berlin, DE
ELIXIR Omics Integration and Systems Biology sep 2021
National Bioinformatics Infrastructure Sweden Uppsala, SE
Advanced Statistics: Statistical Modelling ago 2021
Swiss Institute of Bioinformatics Lausanne, CH
Alpine Exposome Summer School jun 2021
INSERM Paris, FR
Metabolomics Data Processing and Data Analysis feb 2021
University of Birmingham Birmingham, GB
Mendelian Randomisation may 2020
Imperial College London London, GB
Última actualización: octubre de 2026