Ricerca: Approcci bioinformatici per l’analisi di dati di trascrittomica spaziale nei tumori solidi
Istruzione e Formazione
11/2024 - Presente. Dottorato di Ricerca in Network Oncology and Precision Medicine. Dipartimento di Medicina Sperimentale Università degli Studi di Roma “La Sapienza”, Roma (RM)
04/2024 - 10/2024 - Assegno di Ricerca, Dipartimento di Medicina Sperimentale Università degli Studi di Roma “La Sapienza”, Roma (RM) Validazione di biomarcatori molecolari di malattia mediante modellazione algoritmica basata su intelligenza artificiale
01/2023 - 10/2023 Borsa di Ricerca, Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale “Antonio Ruberti” Università degli Studi di Roma “La Sapienza”, Roma (RM) Utilizzo di software per il riposizionamento dei farmaci per un’analisi pan-cancer al fine di identificare nuovi putativi biomarcatori molecolari e/o target terapeutici
09/2021 - 10/2023. Laurea Magistrale in Ingegneria Biomedica Università degli Studi di Roma “La Sapienza”, Roma (RM) Curriculum: Medicina Computazionale Voto: 110/110 e lode Tesi: Analisi bioinformatica di network biologici per l'identificazione di molecole attive riposizionabili in diversi tipi di tumori umani
Esperienza lavorativa
01/12/2025 - 31/07/2026. Tutor - Corso di Studi in Ingegneria Biomedica (L-9), Università Telematica San Raffaele, Roma (RM)
Competenze Specifiche
Programmazione: Python, R, MATLAB, Bash Analisi di dati omici: Bulk e single-cell RNA-seq, spatial transcriptomics Analisi computazionale: Analisi statistica dei dati; applicazioni di machine learning; approcci di network medicine per il drug repurposing Attività di ricerca: Approcci bioinformatici per l’analisi di dati di trascrittomica spaziale nei tumori solidi Sviluppo e ottimizzazione di pipeline bioinformatiche per l’analisi di dati di trascrittomica spaziale generati mediante tecnologia Open-ST, piattaforma che consente di preservare l’informazione spaziale dei trascritti all’interno di sezioni di tessuto.