Teknisk fysik. Andreas Hellander är född 1982 i Arjeplog. Han avlade studentexamen i Arjeplog 2000, blev civilingenjör i molekylär bioteknik vid Uppsala Universitet 2006 och disputerade i beräkningsvetenskap 2011. Efter två år som postdoktor vid University of California Santa Barbara tillträdde han 2013 en tjänst som lektor i beräkningsvetenskap vid avdelningen för beräkningsvetenskap, Institutionen för informationsteknologi, Uppsala universitet. Han är sedan 2014 docent i beräkningsvetenskap.
Andreas Hellander beskriver sin forskning så här:
Ett tema i min forskning i beräkningsvetenskap och systembiologi är utvecklandet av noggranna och effektiva metoder för att simulera biokemiska reaktionsnätverk med stokastiska modeller. Stokastiska modeller har i beräkningssystembiologin visat sig vara mer användbara än traditionellt använda differentialekvationer när man vill beskriva cellulära system med väldigt låga antal av nyckelproteiner så som transkriptionsfaktorer. Med kvantitativa modeller kan vi generera hypoteser för hur molekylära nätverk fungerar och hur de skulle reagera på olika typer av extern påverkan, och vi kan studera teoretiska egenskaper hos olika cellulära kontrollsystem. Den inneboende skalseparationen som förekommer i sådana system gör simuleringar mycket tidskrävande, och en stor del av min tidigare forskning har handlat om så kallade multiskalmetoder för att konstruera mer effektiva algoritmer. I min grupp är beräkningsmjukvara en central del av verksamheten. Genom öppen källkod kan de senaste algoritmerna snabbare nå potentiella användare och på så sätt snabbare möjliggöra ny domänspecifik forskning. Ofta är det dock ett stort steg från öppen källkod till generellt användbar mjukvara. På senare tid har molnteknologi gjort det enklare både att utveckla och leverera mjukvara till andra forskare. Vi har nyligen demonstrerat hur man kan utveckla molnmjukvara som gör även storskaliga beräkningsexperiment mer lättillgängliga, mer skalbara och lättare att reproducera. Det senare är ett ofta ett problem i praktiken för forskning som bygger på nya avancerade algoritmer och storskaliga beräkningar. Tack vare priset från Göran Gustafssons stiftelse får jag möjlighet att expandera min forskning i nya riktningar. I ett nytt projekt ska vi undersöka möjligheten att utveckla smarta stödsystem för modellutforskning. Baserat på molnteknologi och metodik från maskininlärning hoppas vi utveckla serviceorienterade mjukvarukomponenter som möjliggör mycket mer interaktiva och effektiva sätt att utforska biologiska system med hjälp av modellering och simulering än vad som är möjligt idag.
Gustafssonpriset till unga forskare vid Kungl tekniska högskolan och Uppsala universitet utgörs av ett forskningsbidrag på sammanlagt 2,5 miljoner kronor, under tre år. Pristagarna är högst 36 år.