• Professore associato presso l’Università Cattolica del Sacro Cuore, sede di Roma;
• L’attività di ricerca è focalizzata sullo sviluppo di Machine learning e imaging assistito da AI e tecniche spettroscopiche per lo studio del metabolismo e delle reti metaboliche, con applicazione su sistemi diagnostici e di supporto decisionale per la cura del diabete. Sono stati sviluppati metodi assistiti da machine learning per indagare il metabolismo del glucosio, il metabolismo dei lipidi, l’omeostasi redox e i processi autofagici con risoluzione submicrometrica per migliorare il trattamento dei disturbi metabolici ottimizzando i test preclinici e clinici di nuovi farmaci.