Erika Salvi

Ricercatrice bioinformatica con un profilo interdisciplinare che si colloca all’intersezione tra l’analisi computazionale dei dati molecolari e dei fenotipi clinici. La sua attività di ricerca è orientata all’interpretazione molecolare dei meccanismi patologici, all’identificazione di biomarcatori diagnostici e alla stratificazione dei pazienti. La sua formazione accademica ha avuto inizio con la laurea in Biotecnologie Molecolari (Università di Milano-Bicocca, 2003), seguita dalla laurea magistrale in Bioinformatica (2005) e dal dottorato in Medicina Molecolare (Università degli Studi di Milano, 2009). Ha successivamente approfondito le sue competenze in ambito epidemiologico con un Master di II livello in Epidemiologia Genetica Molecolare Molecolare (Università di Pavia, 2011). A completamento del suo percorso formativo, ha svolto una visita scientifica presso il Biomedical Science Department of Cardiovascular Diseases del Sint Rafaël Campus (Leuven, Belgio).

Il suo percorso professionale si è sviluppato tra ambito accademico e sanitario, consolidando competenze analitiche e gestionali. Ha iniziato l’attività di ricerca in modellistica molecolare presso l’Università di Milano-Bicocca e l’ITB-CNR, per poi proseguire come postdoc presso il Dip. di Scienze della Salute (Università degli Studi di Milano), dove ha maturato esperienza nell’analisi di dati di farmacogenomica, GWAS e NGS applicati a studi genomici e trascrittomici, partecipando a consorzi internazionali. Dal 2018 svolge attività di ricerca presso la Fondazione IRCCS Istituto Neurologico Besta, inizialmente focalizzata sul dolore cronico, con analisi che hanno portato all’identificazione di geni e miRNA coinvolti nella patogenesi. Dal 2022 è Ricercatrice Sanitaria, responsabile del Data Science Center e del laboratorio congiunto con il Politecnico di Milano “Computational multi-Omics of Neurological Disorders (MIND Lab)". Affianca alla ricerca il mentoring e la formazione.

L’attività di ricerca si concentra sull’indagine dei meccanismi molecolari alla base di disordini neurologici rari e complessi. Attraverso l’utilizzo di approcci computazionali avanzati e analisi omiche, lavora all’identificazione di biomarcatori diagnostici e predittivi e alla stratificazione dei pazienti. Analizza dati di sequenziamento genomico e trascrittomico di nuova generazione, integrati con dati clinici e strumentali, per ricostruire network patogenetici e contribuire allo sviluppo di strategie di medicina personalizzata. Collabora con il Politecnico di Milano allo sviluppo di modelli computazionali per la ricerca traslazionale. Si occupa inoltre dello sviluppo e dell’applicazione di pipeline bioinformatiche per l’analisi dei dati, a supporto della ricerca traslazionale. Ha contribuito alla produzione scientifica con numerose pubblicazioni peer-reviewed e due brevetti su miRNA come biomarcatori nella sclerosi laterale amiotrofica e nella neuropatia delle piccole fibre.