Assegnista

Neuroscienziata con esperienza internazionale in elettrofisiologia in vivo e analisi computazionale di grandi
dataset neurali, focalizzata sui circuiti dei gangli della base e sull’integrazione multisensoriale.

Formazione
• PhD Neuroscienze, Univ. of Haifa (2019). Tesi sull’attività di rete nello striato dorsolaterale e ruolo degli interneuroni
fast-spiking nell’apprendimento decisionale. Ho usato un paradigma innovativo basato su labirinti multidimensionali
per distinguere apprendimento e decision making. Ho inoltre sviluppato il Weighted Attention Model, che descrive come
gli animali distribuiscano selettivamente l’attenzione su diverse dimensioni sensoriali, distinguendo apprendimento
progressivo e scelta strategica.
• Laurea Magistrale in Chimica e Tecnologia Farmaceutiche, Univ. di Bologna (2012), tesi su percorsi visivi nel
collicolo superiore.

Esperienza di Ricerca
• Post-doc, Northwestern Univ. (Chicago, 2022–2025). Studio dei meccanismi neuronali alla base delle disfunzioni
motorie nel Parkinson con modelli MitoPark. Analisi dell’attività del globo pallido esterno durante locomozione
spontanea mediante registrazioni multi-unità e manipolazioni optogenetiche. Sviluppo di pipeline in MATLAB e
Python per l’elaborazione dei dati.
• Post-doc, CNRS Paris (2019–2022). Ricerca sul presubiculum con registrazioni ad alta densità (Neuropixels) in
condizioni di stimolazione vestibolare e visiva controllata. Ho progettato un setup innovativo per isolare input
multisensoriali e combinarli, rivelando il ruolo dei neuroni bursting nell’aggiornamento rapido del segnale direzionale.
• Visitor Researcher, IMN Bordeaux (2019).
Competenze Tecniche
• Elettrofisiologia in vivo.
• Analisi comportamentale e ricostruzione del movimento (DeepLabCut).
• Programmazione (MATLAB, Python), machine learning, gestione di dataset complessi.
• Progettazione di setup sperimentali per registrazioni neurali multimodali.

Lingue
Italiano (madrelingua), Inglese (fluente), Francese (intermedio).