Francesco Napolitano

Francesco Napolitano – Curriculum Vitae
Università degli Studi del Sannio – Dipartimento di Scienze e Tecnologie
Via dei Mulini 74, 82100 Benevento
📧 francesco.napolitano@unisannio.it · ☎ +39 0824 305131
Ultimo aggiornamento: 28 ottobre 2026

Short Bio
Francesco Napolitano è Professore Associato di Bioinformatica presso l’Università degli Studi del Sannio, dove presiede i Consigli di Corso di Studio in Biotecnologie e in Biotecnologie per la Salute. Ha una formazione in Informatica, con specializzazione in Analisi dei Dati e Machine Learning. La sua ricerca riguarda l’applicazione di metodi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning all’analisi di dati omici: trascrittomica, anche single-cell e spaziale. Le applicazioni principali sono il Drug Discovery, il riposizionamento di farmaci e la modellazione delle malattie. Prima di arrivare all’Università del Sannio ha lavorato presso il TIGEM di Napoli e la King Abdullah University of Science and Technology (KAUST). Ha sviluppato e pubblicato strumenti software per l’analisi dei dati e la ricerca riproducibile. È autore di 66 pubblicazioni scientifiche (H-index 17 Scopus, 19 Google Scholar).

Ruoli istituzionali
Dal 2025: Presidente del Consiglio di Corso di Laurea triennale in Biotecnologie e del Consiglio di Corso di Laurea Magistrale in Biotecnologie per la Salute, Università degli Studi del Sannio.
Dal 2022: Membro del Collegio dei Docenti del Dottorato di Ricerca in Scienze e Tecnologie per l’Ambiente e la Salute.
2022 – 2025: Membro eletto del Comitato della Ricerca del Dipartimento di Scienze e Tecnologie.
Dal 2021: Co-direttore del Laboratorio di Bioinformatica dell’Università degli Studi del Sannio.

Posizione attuale
Dic 2024 – oggi: Professore Associato di Bioinformatica, Università degli Studi del Sannio, Dipartimento di Scienze e Tecnologie.

Posizioni precedenti
Dic 2021 – Dic 2024: Ricercatore a tempo determinato di tipo B (RTD-b), Università degli Studi del Sannio, Dipartimento di Scienze e Tecnologie.
Lug – Dic 2022: Collaboratore di ricerca, BIOGEM S.c.a r.l., Ariano Irpino (AV). Progetto PON “MEDIA – Metodiche Diagnostiche ad alta efficienza per il paziente osteo-articolare”.
Mar 2019 – Dic 2021: Research Scientist, King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Computational Bioscience Research Center, Arabia Saudita.
Nov 2012 – Mar 2019: Senior Postdoctoral Researcher, Telethon Institute of Genetics and Medicine (TIGEM), Systems and Synthetic Biology Lab, Napoli.
Apr – Ott 2012: Assegnista di ricerca, Università di Salerno, Dipartimento di Informatica.
Mag 2010 – Mar 2012: Postdoctoral Researcher, Università “G. d’Annunzio” di Chieti-Pescara, Dipartimento di Scienze Mediche e Biologiche.
Nov 2006 – Mar 2007: Collaboratore di ricerca, Università di Salerno, in collaborazione con Alenia Aeronautica S.p.A.

Formazione e abilitazioni
2023: Abilitazione Scientifica Nazionale a Professore di II fascia, settore 09/H1 (Sistemi di elaborazione delle informazioni).
2021: Abilitazione Scientifica Nazionale a Professore di II fascia, settore 01/B1 (Informatica).
2017: Idoneità a Ricercatore (primo dei non vincitori), CNR – Istituto per le Applicazioni del Calcolo, Napoli.
Ph.D. in Informatica (2009), Università di Salerno. Tesi: Fast Search in Chemical Databases using Tanimoto Similarity Bounds and Clustering Techniques. Relatori: Prof. R. Tagliaferri, Prof. P. Baldi.
Laurea in Informatica (2006), Università di Salerno, curriculum Modelli. Tesi: An Interactive Approach to Hierarchical Clustering.
Summer School: 2008, Universidad San Pablo – CEU, Madrid (Advanced Statistics and Data Mining); 2007, Università di Catania (Lipari International Summer School on Bioinformatics and Computational Biology).
Research Visits: Mar – Giu 2012, Visiting Postdoctoral Researcher, Institute of Biotechnology, Università di Helsinki (programma HPC-Europa); Mar – Set 2009, Visiting Ph.D. student, Institute for Genomics and Bioinformatics, University of California, Irvine.

Progetti, fellowship e finanziamenti
2023 – 2026: Responsabile di Unità di Ricerca, PRIN 2022 (MUR) “RegenAI”: Drug repositioning for Retinitis Pigmentosa by an artificial intelligence application to single-cell transcriptomics. €97.715 all’Unità di Ricerca, su €240.000 totali.
2024 – 2025: Collaboratore, PNRR (MUR), Partenariato Esteso MNESYS, progetto “ZINERgY”: ZInc signal modulation in cell models of NEuRoinflammation and brain injurY. Coordinatrice: Prof.ssa L. M. T. Canzoniero.
2021 – 2022: Co-PI, KAUST: A deconfounding adversarial classifier to encode gene expression profiles for drug repurposing ($50.000).
2019 – 2020: Co-PI, KAUST: Deep learning methods for the identification of drugs that inhibit breast cancer stem cell proliferation by inducing differentiation ($100.000).
2019: Post-doctoral Fellowship, Fondazione Umberto Veronesi: Computational identification of drugs that inhibit breast cancer stem cell proliferation by inducing differentiation.
2012: Fellowship HPC-Europa (Unione Europea) per il periodo di ricerca presso l’Università di Helsinki.
2012: Assegno di ricerca, Università di Salerno: Integrazione di dati bioinformatici mediante Machine Learning e Computational Intelligence.

Premi e riconoscimenti
2013: Travel Award, Broad Institute of MIT and Harvard, per la partecipazione al LINCS Data Forum, Boston.

Attività didattica
2021 – oggi: Università degli Studi del Sannio
– Abilità Informatiche e Principi di Bioinformatica (Laurea triennale in Biotecnologie)
– Principi di Bioinformatica con Laboratorio (Laurea triennale in Scienze Biologiche per la Diagnostica Clinica)
– Biologia Molecolare e Computazionale, mod. B: Biologia Computazionale; Medicina Computazionale e Laboratorio di Biotecnologie Avanzate, mod. A: Bioinformatica (Laurea Magistrale in Biotecnologie per la Salute)
– Bioinformatica (Laurea Magistrale in Biologia)
– Genetica Umana, mod. C: Applicazioni di Bioinformatica (Laurea Magistrale interateneo in Medicina e Chirurgia ad Alta Tecnologia, con l’Università di Napoli Federico II)
– Fondamenti di Intelligenza Artificiale per l’Analisi di Immagini Biomediche e Geofisiche (Dottorato in Scienze e Tecnologie per l’Ambiente e la Salute)
2020: Università di Napoli Federico II, lezioni in corso di dottorato.
2017 – 2018: TIGEM, docente del corso Systems Biology and Functional Genomics per il programma di dottorato SEMM.
2014: Università di Bologna, docente della Summer School Chemical and genomics-based strategies in the discovery of novel drug targets.
2007 – 2011: Università di Salerno, cultore della materia: assistant lecturer per Computational Biology, Architetture degli Elaboratori e Reti Neurali. Tutor e docente della scuola Erasmus IP Microarray Data Analysis (2010, 2011).

Supervisione tesi
2025: Università del Sannio: Laurea Magistrale in Biotecnologie per la Salute (1 tesi); Laurea triennale in Biotecnologie (1 tesi); Laurea triennale in Scienze Biologiche (1 tesi).
2023: Università del Sannio, tesi triennali in Bioinformatica (2 tesi).
2022: Università del Sannio, tesi triennale in Bioinformatica; KAUST, Master in Computer Science.
2017: SEMM – European School of Molecular Medicine, Dottorato in Systems Medicine (co-supervisione).
2013: Università di Napoli Federico II, Laurea Magistrale in Informatica; Università di Salerno, Laurea Magistrale in Informatica (co-supervisione).
2012: Università di Salerno, Laurea Magistrale in Informatica (2 tesi); Laurea triennale in Informatica.
2011: Università di Salerno, Laurea triennale in Informatica (2 tesi).

Attività editoriale e di revisione
Associate Editor: Journal of Translational Medicine – Medical Bioinformatics Section (dal 2019); Frontiers in Neurogenomics (dal 2021); Frontiers in Artificial Intelligence (dal 2022); Frontiers in Big Data (dal 2022).
Revisore per riviste scientifiche (dal 2011): Bioinformatics, Cell Systems, Journal of Cheminformatics, npj Systems Biology and Applications, Scientific Reports, PLOS One, BMC Bioinformatics, IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, Drug Discovery Today, Hepatology, Molecular Biosystems, IEEE Transactions on Cybernetics, Neural Computing and Applications, e altre.
Valutazione di progetti di ricerca: Netherlands Organisation for Scientific Research (2017–2018); Innovation and Technology Commission, Hong Kong (2017–2018).

Invited Talks
2018: King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Arabia Saudita. Black- and white-box approaches to omics data analysis in Drug Discovery.
2017: International School for Advanced Studies (SISSA), Trieste. Comparative Transcriptomics – pushing Data Analysis towards explaining rather than predicting cellular mechanisms.
2016: Microsoft Research & University of Trento – COSBI, Rovereto. Transcriptomic Tools for Drug Repositioning and Biological Investigation.
2015: Senato della Repubblica Italiana, Roma. Le nuove tecnologie nella ricerca sulle malattie rare (Conferenza pubblica sulle malattie orfane).
2014: Associazione Italiana di Neuroimmunologia, Bergamo. Strategie di riposizionamento dei farmaci: selezione dei candidati tramite Machine Learning.

Organizzazione conferenze
2024: General Chair della 19ª edizione di Computational Intelligence methods for Bioinformatics and Biostatistics(CIBB), Università del Sannio.
2008, 2011: CIBB, comitato organizzatore locale (Università di Salerno).
2010, 2011: Erasmus IP School Microarray Data Analysis, comitato organizzatore locale (Università di Salerno).

Pubblicazioni
66 pubblicazioni: 41 articoli su rivista, 22 atti di conferenze, 1 capitolo di libro, 2 preprint.
H-index: 17 (Scopus), 19 (Google Scholar). Citazioni: 1.258 (Scopus), 1.774 (Google Scholar). Dati aggiornati ad agosto 2026.

Sviluppo software scientifico
gep2pep: R package (Bioconductor) per la conversione di profili di espressione genica in profili di espressione basati su pathway, con analisi Drug Set Enrichment.
gene2drug / DSEA: strumenti per il riposizionamento di farmaci basato su pathway e per lo studio del meccanismo d’azione dei farmaci.
repo: R package (CRAN) per la gestione data-centered di pipeline bioinformatiche.
pyLeaf: Python package (PyPI) che definisce pipeline di analisi dati tramite grafi in ASCII-art.
MIDA: toolbox Matlab con interfaccia grafica per l’analisi interattiva di dendrogrammi (clustering gerarchico).