Alessandro Romanel

Nato a Bolzano nel 1981, si è laureato in Computer Science presso l’Università degli studi di Trento. Oggi si occupa di ricerca nel campo della bioinformatica e della biologia dei sistemi applicata all’oncologia al Centro di biologia integrata (CIBIO) della stessa università. La sua ricerca è focalizzata sullo sviluppo di approcci computazionali innovativi per lo studio dei meccanismi biologici alla base dell’insorgenza, dell’evoluzione e della resistenza ai trattamenti dei tumori. Nel suo gruppo di ricerca si integrano metodi avanzati di bioinformatica, sistemi computazionali e lo sviluppo di algoritmi per l’analisi di dati genomici complessi, tra cui dati di sequenziamento di nuova generazione e dataset genomici ad alta dimensionalità, in un’ottica di biologia dei sistemi. In questo contesto, il gruppo si aiuta anche con strumenti di intelligenza artificiale per l’interpretazione di dati molecolari complessi. Lo scopo ultimo di questi studi è tradurre tali scoperte in applicazioni cliniche utili per la diagnosi e il trattamento del cancro.

Progetti seguiti

Deciphering the interplay of germline and somatic variants in cancer

Nome dell'istituzioneUniversità degli Studi di Trento
RegioneTrentino-Alto Adige
Budget anno in corso146.000 €
Tipo di progettoIG
Annualità2025 - 2030
Descrizione

Obiettivo del progetto è chiarire come certi geni influenzano le mutazioni che fanno nascere e crescere il cancro. In particolare, il focus è la combinazione tra varianti germinali comuni, che sono organizzate in aplotipi, e varianti somatiche acquisite nel corso della tumorigenesi, per capire come contribuiscono all’evoluzione della malattia. L’ipotesi di partenza è che specifici aplotipi della parte del genoma che si traduce in proteine, pur avendo effetti individualmente lievi, possano favorire alterazioni di processi cellulari chiave e una maggiore suscettibilità all’acquisizione di determinate mutazioni. Questi elementi potrebbero contribuire a spiegare differenze tra individui nella comparsa, nella progressione e nella risposta terapeutica dei tumori. I risultati attesi includono l’identificazione di nuovi biomarcatori associati a specifici percorsi di evoluzione tumorale, la definizione di meccanismi molecolari alla base dell’interazione tra varianti germinali e somatiche e lo sviluppo di un “framework” predittivo utile alla stratificazione del rischio oncologico e allo sviluppo di terapie più precise e mirate. Il fine ultimo è individuare applicazioni cliniche utili alla diagnosi e al trattamento di diversi tipi di cancro.