Ricerc@Sapienza

- Sviluppo di strategie bioinformatiche per l’analisi di dati genomici tramite l’utilizzo di reti di relazioni fisiche e causali tra proteine. Lo scopo di questo approccio è quello di razionalizzare l’effetto delle varianti geniche e delle mutazioni sulle vie di segnalazione cellulari, e, di conseguenza, l’effetto sul fenotipo risultante. In qualità di Visitor Scientist e in collaborazione con il Prof. Ouwehand, (Stefanucci et al, 2024, Blood).
- sviluppo di nuovi approcci computazionali per estrarre informazioni rilevanti da dati omici (di genomica, proteomica, fosfoproteomica e trascrittomica) attraverso la loro integrazione con network causali annotati nella banca dati Signor. Lo scopo è costruire modelli specifici per il paziente che siano sia meccanicistici (per fornire comprensione) che predittivi (per generare nuove ipotesi) che permettano di capire i meccanismi molecolari alla base di patologie complesse. Ho stabilito importanti collaborazioni in questo ambito: studio delle malattie del neurosviluppo (in collaborazione con il Prof. Testa, Fondazione Human Technopole) (Iannuccelli et al., 2023, Molecular Psychiatry, npj*) e chemoresistenza delle leucemie mieloidi acute (in collaborazione con il gruppo della Prof. Sacco). (Massacci, et al, Leukemia*).
Recentemente ho sviluppato un nuovo approccio computazionale “SignalingProfiler” che ha permesso di creare in modo automatizzato reti di segnalazione a partire da dati multiomici (Venafra et al, 2024, npj Systems Biology and Applications*)

*corresponding author (o co-corresponding).