CASCIANELLI SILVIA
Assegnista di Ricerca
Collaboratore alla Ricerca / Didattica
Collaboratore alla Ricerca / Didattica
Silvia Cascianelli è una ricercatrice PostDoc del laboratorio di Data Science and Bioinformatics. Ha conseguito un dottorato in Information Technology (cum laude) presso il Politecnico di Milano con la sua ricerca ‘Machine Learning in Oncogenomics: a key to dissecting cancer inner heterogeneity’, svolta sotto la supervisione del Prof. Masseroli.
Ha ottenuto la laurea triennale in Ingegneria Elettronica e Informatica presso l'Università di Perugia, dove ha presentato una tesi dal titolo ‘Sensitivity analysis of the signal transduction model in NSCLC cells’, e la laurea magistrale in Computer Science and Engineering presso il Politecnico di Milano, discutendo la tesi ‘RNA sequencing-based computational subtyping of breast cancer for clinical outcome prediction’. È co-autore di quasi 30 pubblicazioni tra articoli su rivista, atti di conferenze e capitoli inerenti Omics Data Science e Oncogenomica Computazionale, e ha co-supervisionato più di dieci tesi di laurea magistrale. I suoi interessi di ricerca includono Machine Learning, Data Science, Reti complesse e Bioinformatica, con un focus sulle applicazioni in ambito di biologia computazionale, oncogenomica e ricerca traslazionale. È stata visiting researcher presso il laboratorio di Computational Systems Oncology del Prof. Ciriello all'Università di Losanna e ha collaborato con Alleanza Contro il Cancro, la Rete Oncologica Italiana. Ha inoltre co-organizzato il 3° International Workshop on Web Applications for Life Sciences nel 2024 e sarà tra gli organizzatori e general chair della 20ª edizione della Conference on Computational Intelligence methods for Bioinformatics and Biostatistics (CIBB2025) nel 2025. Attualmente partecipa al progetto PRIN 2022 ARTUSI (Actionable Reciprocal Tumour-Stroma Interactions) e collabora con il MIND (il laboratorio congiunto di coMputational multI-omics of Neurological Disorders del Politecnico di Milano e dell’Istituto Neurologico Carlo Besta - IRCCS) e con il gruppo di Oncogenomica guidato dal Prof. Medico presso l'Istituto di Candiolo - IRCCS (Torino).
Ha ottenuto la laurea triennale in Ingegneria Elettronica e Informatica presso l'Università di Perugia, dove ha presentato una tesi dal titolo ‘Sensitivity analysis of the signal transduction model in NSCLC cells’, e la laurea magistrale in Computer Science and Engineering presso il Politecnico di Milano, discutendo la tesi ‘RNA sequencing-based computational subtyping of breast cancer for clinical outcome prediction’. È co-autore di quasi 30 pubblicazioni tra articoli su rivista, atti di conferenze e capitoli inerenti Omics Data Science e Oncogenomica Computazionale, e ha co-supervisionato più di dieci tesi di laurea magistrale. I suoi interessi di ricerca includono Machine Learning, Data Science, Reti complesse e Bioinformatica, con un focus sulle applicazioni in ambito di biologia computazionale, oncogenomica e ricerca traslazionale. È stata visiting researcher presso il laboratorio di Computational Systems Oncology del Prof. Ciriello all'Università di Losanna e ha collaborato con Alleanza Contro il Cancro, la Rete Oncologica Italiana. Ha inoltre co-organizzato il 3° International Workshop on Web Applications for Life Sciences nel 2024 e sarà tra gli organizzatori e general chair della 20ª edizione della Conference on Computational Intelligence methods for Bioinformatics and Biostatistics (CIBB2025) nel 2025. Attualmente partecipa al progetto PRIN 2022 ARTUSI (Actionable Reciprocal Tumour-Stroma Interactions) e collabora con il MIND (il laboratorio congiunto di coMputational multI-omics of Neurological Disorders del Politecnico di Milano e dell’Istituto Neurologico Carlo Besta - IRCCS) e con il gruppo di Oncogenomica guidato dal Prof. Medico presso l'Istituto di Candiolo - IRCCS (Torino).
