
Bioinformatica
Laureato in Medicina e Chirurgia presso la Federico II di Napoli nel 1980, ha lavorato prima come ricercatore a Napoli presso la Facoltà di Medicina e Chirurgia e in seguito ha svolto due periodi di studio presso il dipartimento di Patologia dell'Università di Oxford. Ha inoltre trascorso un lungo periodo di studio presso l'European Molecular Biology Laboratory di Heidelberg.
Giovanni Paolella è Professore di Biochimica dal 1994, prima presso l'Università del Molise e, dal 2006, presso l'Università di Napoli Federico II.
Dal 2011 al 2019 ha diretto il Corso di Laurea in Biotecnologie per la Salute, prima come Presidente e poi come Coordinatore.
Al CEINGE ha coordinato, fin dalla prima istituzione del centro di ricerca, e coordina tuttora, il gruppo di lavoro che svolge ricerche nel campo dell'analisi computazionale di dati genomici e trascrittomici e di dati provenienti da microscopia dinamica.
L'attività di ricerca è finalizzata allo studio del comportamento di cellule eucariotiche normali e patologiche in coltura, in termini di modelli di migrazione e tassi di proliferazione. Le cellule coltivate in vitro vengono studiate integrando la microscopia dinamica con l'analisi delle immagini e la valutazione quantitativa e statistica. Gli studi sperimentali sono associati allo sviluppo di strumenti di analisi avanzati, utili a supportare le indagini. L'analisi computazionale dei dati sperimentali è combinata con approcci molecolari e cellulari volti a identificare le caratteristiche dei fenomeni biologici e a descrivere e prevedere numericamente i processi coinvolti. Con questo approccio, è stato sviluppato un nuovo modello che descrive il movimento cellulare come una combinazione di tre componenti: un vettore a direzione casuale, una intrinseca persistenza direzionale e un vettore di bias opzionale, tipicamente generato in risposta a fattori esterni come gradienti di chemioattrattanti o lo stimolo prodotto da un wound. L'utilizzo del modello per descrivere la motilità di un set di colture sperimentali, che si muovono in condizioni diverse, ha messo in evidenza che la maggior parte delle linee e delle popolazioni cellulari tende ad aderire a modelli di movimento che le caratterizzano sufficientemente da differenziarle l'una dall'altra.
Questo modello, esteso per predire il movimento delle cellule in una gamma di condizioni sperimentali e combinato con un modello del ciclo cellulare, è stato utilizzato come base per lo sviluppo di un sistema di simulazione, SimulCell, in grado di predire il comportamento di popolazioni di cellule eucariotiche coltivate in vitro. Il sistema di simulazione funziona simulando le cellule come singole entità, che utilizzano individualmente modelli di crescita, proliferazione e migrazione per determinare il comportamento di ciascuna di esse. Usando questo approccio, SimulCell è in grado di produrre popolazioni sintetiche, che assomigliano fortemente alla loro controparte sperimentale e reagiscono in modo simile in diversi contesti sperimentali.
Un'altra linea di ricerca si concentra sull'analisi di dati di sequenziamento "high-throughput" e ha recentemente prodotto un genoma di mammifero (Bubalus bubalis) assemblato de novo, con profondità e qualità che superano l'attuale assemblaggio di riferimento per questa specie. Anche in questo caso, il lavoro ha portato allo sviluppo di un nuovo strumento, in grado di supportare la valutazione comparativa dei genomi eucariotici e la visualizzazione grafica dell'allineamento dei cromosomi lunghi.
- Sviluppo di strumenti computazionali per la gestione, l'analisi e la condivisione di grandi volumi di dati biologici. L'attività in questo campo è finalizzata alla generazione di moduli e programmi che implementino algoritmi avanzati per l'analisi di grandi volumi di dati provenienti da indagini in ambito genomico/trascrittomico, ma anche da elaborazioni numeriche di dati contenuti in immagini biologiche.
- Analisi computazionale e modelling del movimento e della proliferazione di cellule eucariotiche in coltura osservate in microscopia time-lapse. La migrazione e la proliferazione delle cellule in coltura vengono studiate in vitro integrando microscopia dinamica e analisi di immagini con valutazioni quantitative e statistiche. Gli studi sperimentali sono associati allo sviluppo di strumenti di analisi utili a supportare le indagini.
- Simulazione del comportamento migratorio e proliferativo di cellule in coltura in vitro. Il lavoro in questo campo ha prodotto un sistema di simulazione in grado di predire il comportamento di popolazioni di cellule eucariotiche coltivate in vitro. Il sistema è stato sviluppato con particolare attenzione alla riproduzione di esperimenti di riparazione delle ferite, ma funziona simulando le cellule come singole entità utilizzando modelli di processi cellulari come crescita, proliferazione e migrazione; questo rende il simulatore utile per la produzione di popolazioni sintetiche in diversi contesti sperimentali.
- Analisi di genomi di mammifero e assemblaggio de novo. L'attività in questo campo si concentra sull'analisi di dati di sequenziamento "high-throughput" finalizzati all'assemblaggio de novo di genomi di mammifero e all'analisi delle varianti tra le sequenze ottenute. Questo lavoro ha portato allo sviluppo di nuovi strumenti in grado di supportare la valutazione comparativa dei genomi eucariotici e la visualizzazione grafica dell'allineamento dei cromosomi lunghi.
- Angelo Boccia
- Elvira Toscano
- Elena Cimmino
- Leandra Sepe
- Toscano E, Cimmino E, Boccia A, Sepe L, Paolella G. Cell populations simulated in silico within SimulCell accurately reproduce the behaviour of experimental cell cultures. NPJ Syst Biol Appl. 2025 May 17;11(1):48. doi: 10.1038/s41540-025-00518-w. PMID: 40379622; PMCID: PMC12084383.
- Toscano E, Cimmino E, Pennacchio FA, Riccio P, Poli A, Liu YJ, Maiuri P, Sepe L, Paolella G. Methods and computational tools to study eukaryotic cell migration in vitro. Front Cell Dev Biol. 2024 Jun 3;12:1385991. doi: 10.3389/fcell.2024.1385991. PMID: 38887515; PMCID: PMC11180820.
- Toscano E, Sepe L, Del Giudice G, Tufano R, Paolella G. A three component model for superdiffusive motion effectively describes migration of eukaryotic cells moving freely or under a directional stimulus. PLoS One. 2022 Aug 2;17(8):e0272259. doi: 10.1371/journal.pone.0272259. PMID: 35917375; PMCID: PMC9345344.
- Boccia A, Tufano R, Ferrucci V, Sepe L, Bianchi M, Pascarella S, Zollo M, Paolella G. SARS-CoV-2 Pandemic Tracing in Italy Highlights Lineages with Mutational Burden in Growing Subsets. Int J Mol Sci. 2022 Apr 9;23(8):4155. doi: 10.3390/ijms23084155. PMID: 35456974; PMCID: PMC9029933.
- Sepe, L., Candia, U., Sasso Del Verme, D., Toscano, E., Toriello, M., Sodaro, G., Rapuano, R., Romano, S., Grosso, M., Paolella, G., Lupo, A., Costanzo, P., & Cesaro, E. (2025). ZNF224 enhances the oncogenic function of p21 via p53 and AKT pathways in melanoma. The FEBS journal, 292(15), 3986–4005. https://doi.org/10.1111/febs.70114
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