Biografia

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Caterina Vicidomini è Ricercatrice di III livello presso l’Istituto di Biostrutture e Bioimmagini (IBB) del Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR) dal 2011. Dal 2007 al 2011 ha svolto attività di ricerca presso l’IBB-CNR in qualità di Assegnista di ricerca e, precedentemente, è stata Borsista di ricerca presso il Dipartimento di Scienze Biomorfologiche e Funzionali dell’Università degli Studi di Napoli Federico II.

Ha conseguito la Laurea in Farmacia (110/110 e lode), il Dottorato di Ricerca in Scienze Farmaceutiche e la Specializzazione in Farmacia Ospedaliera (50/50 e lode) presso l’Università degli Studi di Salerno. Ha inoltre conseguito l’idoneità al concorso per Primo Ricercatore del CNR (Bando 315.63 PR 18).

Nel corso della sua attività scientifica ha sviluppato un percorso interdisciplinare che integra farmacologia, chimica, neuroscienze, neuroimaging e drug discovery. Le prime attività di ricerca, svolte presso il Dipartimento di Scienze Farmaceutiche dell’Università degli Studi di Salerno durante il Dottorato di Ricerca, hanno riguardato la sintesi e la caratterizzazione biologica di piccole molecole di interesse farmacologico, con particolare attenzione a composti antitumorali e modulatori di bersagli enzimatici coinvolti nei processi infiammatori ed epigenetici.

Successivamente ha consolidato la propria esperienza nell’ambito delle neuroscienze e del neuroimaging, partecipando a studi condotti mediante PET, SPECT e risonanza magnetica in diverse patologie neurologiche e neurodegenerative, tra cui malattia di Parkinson, sclerosi multipla, atassie e paralisi sopranucleare progressiva.

Attualmente la sua attività di ricerca è principalmente orientata alla drug discovery e all’identificazione di nuovi composti bioattivi, con particolare interesse per prodotti naturali e molecole sintetiche potenzialmente attive nei confronti di bersagli terapeutici associati alle malattie neurodegenerative. In questo ambito applica e integra approcci di chimica computazionale, chemoinformatica, molecular docking, virtual screening, machine learning e intelligenza artificiale, sviluppando strategie computazionali per lo screening e la caratterizzazione di potenziali candidati terapeutici.

È autrice di numerose pubblicazioni scientifiche internazionali peer-reviewed e ha collaborato a progetti e studi interdisciplinari nell’ambito della farmacologia, delle neuroscienze, del neuroimaging e della drug discovery.

Interessi di ricerca

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Drug discovery, con particolare interesse per l’identificazione e la caratterizzazione di nuovi composti bioattivi attraverso approcci in silico.
Chimica computazionale e chemoinformatica, con applicazione di molecular docking, virtual screening e analisi delle interazioni ligando-target.
Intelligenza artificiale e machine learning applicati alla drug discovery, per lo screening, la classificazione e la predizione dell’attività biologica di molecole di interesse farmacologico.
Prodotti naturali e molecole di origine naturale, studiati come fonte di composti bioattivi e potenziali lead compounds.
Interazione molecola-proteina e protein-targeting drug discovery, con particolare interesse per la caratterizzazione a livello molecolare dei meccanismi di riconoscimento tra piccole molecole e target proteici.
Malattie neurodegenerative, con particolare riferimento alla malattia di Alzheimer e alla malattia di Parkinson, e studio di potenziali target biomolecolari e strategie terapeutiche.
Neuroimaging e analisi computazionale di dati di imaging, con particolare riferimento allo studio di biomarcatori nelle patologie neurodegenerative.
Drug repurposing, attraverso l’integrazione di dati biologici, farmacologici e computazionali per l’identificazione di nuove potenziali applicazioni terapeutiche di molecole già note.

Pubblicazioni scelte

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-Fontanella F, D’Alessandro T, Nardone E, De Stefano C, Vicidomini C, Roviello GN. Artificial Intelligence for Natural Products Drug Discovery in Neurodegenerative Therapies: A Review. Biomolecules. 2026;16:129.
-Vicidomini C, Roviello GN. Therapeutic Convergence in Neurodegeneration: Natural Products, Drug Repurposing, and Biomolecular Targets. Biomolecules. 2025;15:1333.
-Vicidomini C, Fontanella F, D’Alessandro T, Roviello GN, De Stefano C, Stocchi F, Quarantelli M, De Pandis MF. Resting-state functional MRI metrics to detect freezing of gait in Parkinson’s disease: a machine learning approach. Computers in Biology and Medicine. 2025;192:110244.
-Vicidomini C, Cioffi F, Broersen K, Roviello V, Riccardi C, Montesarchio D, Capasso D, Di Gaetano S, Musumeci D, Roviello GN. Benzodifurans for biomedical applications: BZ4, a selective anti-proliferative and anti-amyloid lead compound. Future Medicinal Chemistry. 2019;11:285–302.
-Vicidomini C, Vinciguerra A, Greco A, Panico M, Gargiulo S, Gramanzini M, Coda ARD, Pignataro G, Quarantelli M, Tavitian B, Dollé F, Brunetti A, Salvatore M, Annunziato L, Pappata S. Imaging of brain TSPO expression in a mouse model of stroke with [18F]DPA-714 and micro-PET. Eur J Nucl Med (ISSN: 1619-7070, 1619-7089, 0340-6997), 2013 Oct;

Progetti in evidenza

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-Applicazione di tecniche di machine learning e deep learning per lo screening virtuale di molecole naturali e sintetiche nella ricerca di nuovi agenti terapeutici per le malattie neurodegenerative. (convenzione operativa tra IBB e Dipartimento di Ingegneria Elettrica e dell’Informazione "Maurizio Scarano”-UNICAS)