Podstawą moich badań jest interdyscyplinarna współpraca z krajowymi i międzynarodowymi ośrodkami badawczymi realizującymi projekty z zakresu onkologii i biologii molekularnej. Proponuję nowe narzędzia do przetwarzania i analizy danych, wprowadzam elementy modelowania matematycznego i statystyki w celu prawidłowej interpretacji wyników biologicznych oraz elementy uczenia maszynowego do budowy modeli biologicznych różnych chorób. Ten styl współpracy naukowej pozwala mi pracować z danymi uzyskanymi dzięki najnowszym technikom pomiarowym wykorzystywanym w biologii i medycynie, co stwarza możliwość opracowywania i wprowadzania nowych, unikalnych rozwiązań. Niewątpliwą zaletą jest także natychmiastowa weryfikacja wyników moich analiz przez doświadczonych biologów i lekarzy. Dzięki temu możliwe jest stosunkowo szybkie zweryfikowanie odkryć i sformułowanie dalszych problemów badawczych. Ten rodzaj współpracy interdyscyplinarnej zapewnia również kompleksowość analiz oraz zwiększa wydajność i skuteczność badań.
W ramach mojej pracy stworzyłem kilka unikalnych narzędzi do analizy danych biomedycznych. Szczególnie istotny w tym kontekście jest algorytm GaMRed. Ta adaptacyjna metoda filtracji opiera się na modelu mieszanki rozkładów normalnych. Opracowana metoda pozwoliła na znaczne ograniczenie fałszywych odkryć w różnych eksperymentach naukowych. W ostatnich latach opracowałem również wiele modeli do przewidywania szeregu chorób jak i wyników leczenia, w tym biodozimetr molekularny, który potencjalnie może być wykorzystywany w wypadkach radiologicznych, molekularne modele zachorowalności na raka płuc oraz modele przewidywania oporności na lek navitoclax (lek stosowany w leczeniu raka piersi). Do moich osiągnięć należy także opracowanie mechanistycznych modeli reakcji biologicznej na różne terapie w raku piersi. Zajmuję się też tworzeniem modeli statystycznych i modeli uczenia maszynowego dla firm z branży paliwowej i telekomunikacyjnej.