Gastone Castellani
Professore Ordinario di Fisica Applicata e Biofisica | Università di Bologna, Dipartimento di Scienze Mediche e Chirurgiche (DIMEC),Bologna, Italia
| Email: Gastone.Castellani@unibo.it | ORCID: 0000-0003-4892-925X
Web: unibo.it/sitoweb/gastone.castellani/en | Google Scholar
Profilo
Gastone Castellani è Professore Ordinario di Fisica Applicata e Biofisica presso l’Università di Bologna
e Direttore del Centro Galvani per Bioinformatica, Biofisica e Biocomplessità. La sua attività di
ricerca si concentra sull’intelligenza artificiale, il machine learning, la biologia dei sistemi e la modellistica
statistica applicata a dati biomedici, con particolare attenzione all’integrazione multimodale,
alla generazione di dati sintetici, alla modellazione predittiva e alla medicina personalizzata.
Ha sviluppato una ricerca interdisciplinare all’interfaccia tra fisica, biologia, medicina e scienza dei
dati, contribuendo a numerosi progetti europei su larga scala nel campo dell’intelligenza artificiale
per la salute e della biomedicina computazionale. È inoltre Associate Research Professor presso la
Brown University, dove collabora su reti neurali, sistemi di apprendimento e analisi di dati biologici
su larga scala.
Pubblicazioni: oltre 200 articoli peer-reviewed Citazioni: circa 16.000 H-index: 57
Interessi di Ricerca
• Intelligenza artificiale e machine learning per dati biomedici e clinici
• Generazione di dati sintetici e federated learning in medicina
• Biologia dei sistemi, integrazione multi-omica e network medicine
• Fisica statistica, processi stocastici e modellistica dei sistemi complessi
• Imaging medico, radiomica e modellazione predittiva in medicina di precisione
Posizioni Accademiche
Professore Ordinario di Fisica Applicata e Biofisica 2015–oggi
Università di Bologna, Dipartimento di Scienze Mediche e Chirurgiche
SSD FIS/07. Attività di didattica e ricerca in fisica medica, biofisica, intelligenza artificiale e data
science biomedica.
Direttore, Centro Galvani per Bioinformatica, Biofisica e Biocomplessità 2010–2020
Università di Bologna
Coordinamento scientifico di attività di ricerca interdisciplinari in bioinformatica, biofisica e
intelligenza artificiale applicata alla medicina.
Associate Research Professor 2000–2020
Brown University, Providence, RI, USA
Collaborazioni di ricerca su machine learning, reti neurali e analisi su larga scala di dati di espressione
genica.
Professore Associato di Fisica 2005–2010
Università di Bologna, Dipartimento di Fisica
Attività di ricerca e didattica in fisica applicata e biofisica.
Ricercatore in Fisica 1996–2005
Università di Bologna
Facoltà di Medicina Veterinaria.
Assegnista di Ricerca (Post-doc) 1995CNR, Italia
Attività di ricerca post-dottorale in biofisica e modellistica.
Visiting Scientist 1988–1990
Società Italiana Sincrotrone, Trieste, Italia
Attività di ricerca in biofisica con tecniche di luce di sincrotrone.
Formazione
Dottorato di Ricerca in Fisica 1995
Università di Bologna
Ambito: Biofisica. Tesi su modelli di rete del sistema immunitario.
Laurea in Fisica 1992
Università di Bologna
Ambito: Biofisica. Modellistica matematica del sistema immunitario.
Laurea in Biologia 1988
Università di Bologna
Ambito: Chimica e Biofisica. Studi di diffrazione a raggi X del collagene.
Contributi Scientifici Principali
• Sviluppo di approcci basati su intelligenza artificiale e machine learning per la stratificazione,
la prognosi e il supporto alle decisioni cliniche nelle neoplasie ematologiche e nella medicina
personalizzata.
• Contributi allo sviluppo di framework per la generazione di dati sintetici e di pipeline di federated
learning per applicazioni biomediche.
• Integrazione di dati multi-omici, di imaging e clinici mediante modelli statistici e basati su reti.
• Sviluppo di modelli fondamentali in ambito stocastico e biofisico, inclusi modelli di apprendimento
neurale, descrizioni basate sull’entropia e approcci ai sistemi complessi.
• Applicazioni traslazionali in radiomica, modellistica del microbioma, studi sull’invecchiamento,
oncologia e medicina computazionale.
Progetti Europei e competitvi
SYNTHIA – Innovative Health Initiative 2024–2029
University of Bologna, Use Case Leder
Synthetic data generation framework for integrated validation of use cases and AI healthcare
applications. Project no. 101172872.
METASTRA – Horizon Europe 2023–2028
University of Bologna, Task Leader
Computational models for fracture risk stratification in patients with vertebral metastases. Project
no. 101080135.
AIRC Individual Grant 2022-2029
Principal Investigator / key investigator
Artificial intelligence for genomics and personalized medicine in myelodysplastic syndromes.
GENOMED4ALL – Horizon 2020 2021-2026
University of Bologna, WP Leader of AI methods
Genomics and personalized medicine through AI in hematological diseases.
In Silico World – Horizon 2020 2021–2024
University of Bologna, Task Leader
Lowering barriers to the adoption of in silico trials. Project no. 101016503.
VEO – Horizon 2020 2019-2025
University of Bologna, Participant
Data analytics and modeling for emerging infectious disease observatory.
HARMONY PLUS 2019-2023
University of Bologna, WP Co-Leader
Big biomedical data integration for hematological malignancies.
HARMONY 2017-2022
University of Bologna, WP Leader for the AI and Big Data algorithms
Large-scale data analytics and computing infrastructure for hematology.
IMforFUTURE – ITN 2017-2023
University of Bologna, WP Leader and scientific co-coordinator
Training network in methods for future data.
Ruoli Accademici, Istituzionali e di Servizio
• Responsabile del gruppo di lavoro su Intelligenza Artificiale, Data Sharing e Privacy del DIMEC
(Dipartimento di Scienze Mediche e Chirurgiche)
• Direttore della Scuola di Specializzazione in Fisica Medica, Università di Bologna
• Coordinatore del Dottorato di Ricerca in Fisica, Università di Bologna
• Vice Direttore della Scuola di Specializzazione in Fisica Medica, Università di Bologna
• Membro di commissioni di valutazione per progetti europei e attività accademiche
• Co-fondatore del Centro Galvani per Bioinformatica, Biofisica e Biocomplessità
• Co-fondatore di iniziative scientifiche nel campo della Systems Biology (SysBioHealth)
• Revisore per riviste scientifiche internazionali, tra cui PNAS, Bioinformatics, Physical Review e
altre
Pubblicazioni Selezionate
Selezione di pubblicazioni rappresentative
Artificial Intelligence and Precision Medicine
• Castellani G., et al. Clinical and Genomic-Based Decision Support System to Define the Optimal
Timing of Allogeneic Hematopoietic Stem-Cell Transplantation in Patients With Myelodysplastic
Syndromes. Journal of Clinical Oncology, 2024.
• Castellani G., et al. Characterization and Clinical Implications of p53 Dysfunction in Patients
With Myelodysplastic Syndromes. Journal of Clinical Oncology, 2025.
• Castellani G., et al. Data-driven, harmonised classification system for myelodysplastic
syndromes. The Lancet Haematology, 2024.
• Castellani G., et al. Machine learning risk stratification strategy for multiple myeloma.
HemaSphere, 2025.
• Castellani G., et al. Artificial Intelligence model to predict resistances in Gram-negative
bloodstream infections. npj Digital Medicine, 2025.
Systems Biology, Multi-Omics, and Network Medicine
• Castellani G., et al. Covering Hierarchical Dirichlet Mixture Models on binary data to enhance
genomic stratifications in onco-hematology. PLOS Computational Biology, 2024.
• Castellani G., et al. Systems medicine of inflammaging. Briefings in Bioinformatics, 2016.
• Castellani G., et al. Network integration of multi-tumour omics data suggests novel targeting
strategies. Nature Communications, 2018.
Biophysical and Theoretical Modeling
• Castellani G., et al. Toward a microscopic model of bidirectional synaptic plasticity. PNAS,
2009.
• Castellani G., et al. A biophysical model of bidirectional synaptic plasticity. PNAS, 2001.
• Castellani G., et al. Energy Consumption and Entropy Production in a Stochastic Formulation
of BCM Learning. Journal of Computational Biology, 2021.
Premi e Riconoscimenti
• Chaos and Complexity Prize, Blois, Francia
• Vice President Research Award, Brown University
• Borse e riconoscimenti da CNR, SIS, INFN e altre istituzioni
Collaborazioni Internazionali
Collaborazioni attive includono la Brown University, consorzi europei nel campo dell’ematologia
e dell’intelligenza artificiale applicata alla medicina, nonché reti interdisciplinari nei settori della
biologia dei sistemi, radiomica, generazione di dati sintetici e biomedicina computazionale.
Attività Didattica e Supervisione studenti
L’attività didattica comprende fisica medica, fisica applicata, biofisica, intelligenza artificiale in
medicina e metodi quantitativi per dati biomedici. L’attività di supervisione include dottorandi,
specializzandi in fisica medica, assegnisti di ricerca e gruppi di ricerca interdisciplinari.
Lingue e Competenze Tecniche
Lingue: Italiano (madrelingua), Inglese (livello professionale)
Competenze informatiche e tecniche: Python, C, C++, Linux, workflow di machine learning,
analisi di dati biomedici, modellistica statistica, metodi di intelligenza artificiale per dati biomedici
multimodali
