Marc Teunis
Marc Teunis is een gepromoveerd bioloog met een brede interesse. Sinds 15 jaar is hij verbonden aan de HU, als docent aan het Institute for Life Sciences & Chemistry (ILC) en aan het lectoraat Innovative Testing in Life Sciences & Chemistry (INT).
Met een achtergrond in de embryonale ontwikkeling, neurobiologie en immunologie houdt hij zich bij INT bezig met onderzoek op het gebied van opzetten, validatie en implementatie van toxiciteitstesten voor verschillende toxicologische eindpunten. Marc is tevens bezig met het opzetten van data-analyse-infrastructuur op HU-niveau en is lid van het kernteam van Data Lab HU.
Marc doet momenteel onderzoek naar de bruikbaarheid van machine learning en deep learning voor voorspellen van veranderingen in fysiologie en voor voorspelling van toxicologische eigenschappen van stoffen.
Marcs promotieonderzoek richtte zich op de interactie tussen brein en immuunsysteem. Hij studeerde Biologie aan de Universiteit Utrecht (1992 – 1998), waar hij specialiseerde in de richtingen Experimentele Dierkunde en Moleculaire Neurobiologie.
Expertises
- Toxicologie en immunologie
- Proefdieralternatieven
- Machine learning
Publicaties
- Natural language processing in toxicology: Delineating adverse outcome pathways and guiding the application of new approach methodologies
- Kinetics of Physiological Responses as a Measure of Intensity and Hydration Status During Experimental Physical Stress in Human Volunteers
- Plasma citrulline concentration, a marker for intestinal functionality, reflects exercise intensity in healthy young men
In de media
Podcast – Alternatieven voor dierproeven
Honderd miljoen. Zó veel dierproeven worden er naar schatting wereldwijd gedaan per jaar. Bij de HU werken we aan alternatieven voor dierproeven: met menselijke mini-orgaantjes en computermodellen. Hoe werken deze alternatieven precies en is dit de toekomst? Daarover vertellen Cyrille Krul en Marc Teunis in de tweede podcastaflevering van New Scientist en Hogeschool Utrecht.
Luister de podcast