Biologia Computazionale

Iorio Group

Iorio group’s Apps, Tools and Computable Manuscripts

Lo Iorio Group lavora tra biologia, machine learning, statistica e teoria dell’informazione con l’obiettivo di comprendere e prevedere il ruolo delle alterazioni genomiche e dei tratti molecolari derivanti da altre -omiche nei processi patologici, nel ri-cablaggio dei circuiti biologici e il loro impatto sulla risposta terapeutica nei tumori umani e in altre malattie.
La nostra ricerca mira a migliorare la salute umana sviluppando algoritmi, strumenti di calcolo e nuovi metodi analitici per l’integrazione e l’analisi di set di dati di farmacogenomica e genomica funzionale, con l’obiettivo di identificare nuovi target terapeutici, biomarcatori e opportunità per il riposizionamento dei farmaci.

Con i nostri collaboratori, stiamo contribuendo alla creazione di una mappa completa di tutte le dipendenze genetiche e le vulnerabilità dei tumori umani e allo sviluppo di un’infrastruttura computazionale per tradurre questa mappa in linee guida per le fasi iniziali dello sviluppo di farmaci e per la medicina di precisione.
Sviluppiamo, implementiamo e gestiamo metodi bioinformatici e nuovi strumenti per la valutazione di modelli preclinici, la pre-elaborazione, l’analisi e la visualizzazione di dati provenienti da screening di genome-editing, per la correzione in silico di bias specifici in tali dati e per l’ottimizzazione di librerie di RNA a guida singola per screenings CRISPR-Cas9 aggregati e altri setting sperimentali.
Il nostro interesse è anche rivolto all’analisi di big-data, allo sviluppo di modelli predittivi biomedici basati su dati non biomedici, e a strategie informatiche efficienti per la randomizzazione vincolata utile a testare proprietà combinatorie in reti biologiche e dati genomici su larga scala.

Membri del gruppo

Pubblicazioni

  • 07/2026 - Nature Genetics

    The PRECISE European initiative for cancer-vulnerability mapping and prediction

    PRECISE is a European initiative to move cancer research beyond descriptive atlases toward predictive, mechanistically informed models of tumor vulnerability. By integrating patient cohorts, disease-relevant model systems, perturbation biology, multimodal profiling and artificial intelligence-driven inference, the PRECISE consortium aims to learn generalizable and predictive rules that govern genetic dependencies and synthetic lethality. Understanding and exploiting […]

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  • 02/2026 - FEBS Letters

    Genetic interactions, synthetic lethality and complexity in cancer vulnerability mapping—Insights and perspectives from the 2nd EuroDepMap symposium

    Large-scale perturbational approaches have transformed cancer research, enabling systematic identification of tumour-specific dependencies and therapeutic vulnerabilities. However, many clinically relevant vulnerabilities arise from genetic interactions, including synthetic lethal and buffering relationships, and are shaped by cellular state, lineage and treatment history. Interpreting complex dependency landscapes increasingly relies on advanced computational and AI-based approaches integrating molecular, […]

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  • 08/2025 - The EMBO Journal

    Tau uptake by human neurons depends on receptor LRP1 and kinase LRRK2

    Extracellular release and uptake of pathogenic forms of the microtubule-associated protein tau contribute to the pathogenesis of several neurodegenerative diseases, including Alzheimer’s disease. Defining the cellular mechanisms and pathways for tau entry to human neurons is essential to understanding tauopathy pathogenesis and enabling the rational design of disease-modifying therapeutics. Here, whole-genome, loss-of-function CRISPR screens in […]

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  • 07/2025 - Nature Genetics

    The synthetic lethal interaction between CDS1 and CDS2 is a vulnerability in uveal melanoma and across multiple tumor types

    Metastatic uveal melanoma is an aggressive disease with limited effective therapeutic options. To comprehensively map monogenic and digenic dependencies, we performed CRISPR–Cas9 screening in ten extensively profiled human uveal melanoma cell line models. Analysis involved genome-wide single-gene and combinatorial paired-gene CRISPR libraries. Among our 76 uveal melanoma-specific essential genes and 105 synthetic lethal gene pairs, […]

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  • 07/2025 - BMC Genomics

    Cross-tissue gene expression interactions from bulk, single cell and spatial transcriptomics with crossWGCNA

    Background Understanding the molecular interactions between cells, tissues or organs is key to understanding the functioning of a biological system as a whole. Results Here, we propose crossWGCNA: a co-expression-based method that identifies highly interacting genes unbiasedly and that we employ to study stroma-epithelium communication in breast cancer. CrossWGCNA can be applied to bulk, single […]

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