Il gruppo si dedica all’analisi e all’integrazione di dati omici - genomici, trascrittomici, epigenomici e proteomici - per lo studio delle neoplasie ematologiche, tra cui leucemie, sindromi mielodisplastiche e mieloma multiplo.
Attraverso metodologie bioinformatiche e statistiche, machine learning e intelligenza artificiale, il gruppo mira a identificare le alterazioni molecolari alla base della trasformazione tumorale e della progressione della malattia.
L’attività di ricerca si svolge in stretta collaborazione con gruppi clinici e sperimentali, con l’obiettivo di integrare i dati molecolari con informazioni fenotipiche e cliniche.
Questo approccio multidisciplinare e traslazionale punta a migliorare la comprensione dei meccanismi patogenetici e a favorire lo sviluppo di strategie terapeutiche personalizzate e più efficaci per i pazienti con tumori del sangue.