Lê Đức Hậu

Giảng viên, Khoa Khoa học Máy tính
Trưởng PTN Tin sinh học

Tiến sĩ (Computer Engineering, University of Ulsan, 2012)
Thạc sĩ (Information Processing and Communication, Hanoi University of Technology, 2008)
Cử nhân (Electronics and Telecommunications, Hanoi University of Technology, 2002)

Email: hauld@soict.hust.edu.vn
Websites:  
https://scholar.google.com.vn/citations?user=ko2EXGcAAAAJ&hl=en
https://sites.google.com/view/duchaule/home 

• Tin sinh học
• Y sinh tính toán
• Trí tuệ nhân tạo

• Các phương pháp tính toán để xác định các chỉ thị sinh học liên quan đến bệnh
• Các phương pháp tính toán ứng dụng trong y học cá thể hoá
• Các phương pháp tính toán ứng dụng trong khám phá thuốc chữa bệnh
• Phân tích hệ gen
• Phân tích các mạng phức tạp

PGS. TS. Lê Đức Hậu nhận bằng Tiến sĩ về Tin sinh học từ Đại học Ulsan, Hàn Quốc vào năm 2012. Hiện ông đang là Trưởng phòng thí nghiệm Tin sinh học, Trung tâm BK.AI, Trường Công nghệ Thông tin và Truyền thông, Đại học Bách khoa Hà Nội, Việt Nam. Các nghiên cứu của ông tập trung vào việc đề xuất các phương pháp tính toán cho các vấn đề liên quan đến bệnh tật và thuốc trong y học cá thể và khám phá thuốc, đặc biệt là xác định các dấu ấn sinh học liên quan đến bệnh, và dự đoán mục tiêu thuốc cũng như đáp ứng thuốc. Song song đó, ông đã phát triển các công cụ tin sinh học cho cộng đồng nghiên cứu và ứng dụng y sinh. Cho đến nay, ông đã xuất bản hơn sáu mươi bài báo trên các tạp chí và hội nghị uy tín, phần lớn trong số đó là các tạp chí trong danh mục ISI. Ngoài ra, ông là thành viên ban chương trình và là người phản biện cho các hội nghị/tạp chí quốc tế uy tín. Hơn nữa, ông là chủ nhiệm và là thành viên chủ chốt của nhiều đề tài và dự án cấp quốc gia/bộ. Đặc biệt, ông là chủ nhiệm của dự án về hệ gen lớn nhất tại Việt Nam (Xây dựng cơ sở dữ liệu hệ biến thể di truyền cho quần thể người Việt, https://genome.vinbigdata.org).

• Duc-Hau Le, Trinh H-C, Quynh TD, Doan TC: The interplay of assortativity, centrality, and robustness in human signaling networks: Implications for drug discovery. Chaos, Solitons & Fractals 2025, 194:116254.
• Hoa Thi Phuong Bui,Duong Huy Do,Ha Thi Thanh Ly,Kien Trung Tran,Huong Thi Thanh Le,Kien Trung Nguyen,Linh Thi Dieu Pham, Duc-Hau Le,Vinh Sy Le,Arijit Mukhopadhyay ,Liem Thanh Nguyen (2023) De novo Copy Number variations in candidate genomic regions in patients of severe autism spectrum disorder in Vietnam, PLOS ONE, 19(3):e0290936
• Quang-Huy Nguyen, Duc-Hau Le (2022) oCEM: Automatic detection and analysis of overlapping co-expressed gene modules, BMC Genomics, 2022. 23(1):39
• Quang-Huy Nguyen, Tin Nguyen, Duc-Hau Le (2022) DrGA: cancer driver gene analysis in an automatic manner, BMC Bioinformatics, 2022;23(1):86.
• Quang-Huy Nguyen, Tin Nguyen, Duc-Hau Le (2022) Identification and validation of a novel three hub long noncoding RNAs with m6A modification signature in low-grade gliomas, Frontiers in Molecular Biosciences, 2022 Vol. 9 
• Duc-Hau Le, Quang-Huy Nguyen, Lan T.M. Dao (2022) Computational and Experimental Approaches in Exploring the Role of Genetics and Genomics in Multifactorial Diseases, Frontiers in Genetics, 2022 Vol. 13 .
• Giang T.T. Nguyen, Hoa D. Vu and Duc-Hau Le (2021) Integrating molecular graph data of drugs and multiple -omics data of cell lines for drug response prediction, IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics doi: 10.1109/TCBB.2021.3096960
• Tuan Nguyen, Giang T.T. Nguyen, Thin Nguyen and Duc-Hau Le (2021) Graph convolutional networks for drug response prediction, IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, Vol. 19 Issue 1 Pages 146-154, DOI: 10.1109/TCBB.2021.3060430
• Duc-Hau Le (2021) A network-based method for predicting disease-associated enhancers, PLOS ONE, 16(12): e0260432. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0260432
• Yen T.H. Nguyen, Quang-Huy Nguyen, Tin Nguyen, Duc-Hau Le (2021) Re-identification of patient subgroups in Uveal Melanoma, Frontiers in Oncology, 11:731548 

• ET4596E: Tin sinh học
• IT5428: AI tạo sinh trong tin sinh học, y học và chăm sóc sức khỏe
• IT5427: Tích hợp và Xử lý dữ liệu lớn
• IT5421E: Thảo luận khoa học 1
• IT3040: Kỹ thuật lập trình
• IT3290: Thực hành cơ sở dữ liệu
• IT3034: Kiến trúc máy tính
• IT3103: Lập trình hướng đối tượng
• IT1110E: Nhập môn lập trình