Miguel Angel SOLER BASTIDA

Qualifica
Ricercatore
Telefono
041 234 8427
E-mail
miguel.soler@unive.it
SSD
Biochimica [BIOS-07/A]
Sito web
www.unive.it/persone/miguel.soler (scheda personale)
Struttura
Dipartimento di Scienze Molecolari e Nanosistemi
Sito web struttura: https://www.unive.it/dsmn
Sede: Campus scientifico via Torino

Dati personali

Indirizzo:           Università Ca’ Foscari Venezia
                          Via Torino 155, 30170 Venezia Mestre - Italy
Telef:                 +39 041 234 8427
email:                miguel.soler@unive
ResearcherID:  J-2389-2013
ORCID:             0000-0002-5780-9949
Web:                 unive.it 

Posizione attuale

Da agosto 2025
Ricercatore a tempo determinato (RTDb)
presso l'Università Ca' Foscari Venezia, Venezia, Italia

Formazione

Giugno 2010
Dottorato di ricerca in Chimica teorica e computazionale,
Università di Murcia, Spagna
Tesi: “Study of the Vibrational Relaxation of N-methylacetamide in water solution”
Relatori: Prof. Alberto Requena e Prof. Adolfo Bastida
Voto: Sobresaliente CUM LAUDE (massimo dei voti)
Settembre 2005
Laurea in Chimica, Università di Murcia, Spagna
Tesi: “Estudio Computacional del Comportamiento Electrófilo de Sales de 3-Metil-2metiltio-1,3,4-Tiadiazolio”
Relatore: Arturo Espinosa
Voto: 8,65/10 | Media: 3,65/4

Posizioni precedenti

2022 - 2025
Ricercatore a tempo determinato (RTDa) presso l'Università di Udine, Udine, Italia
2018 - 2021
Ricercatore a tempo determinato presso l'IIT, Genova, Italia
2016 - 2017
Ricercatore post-doc presso la SISSA, Trieste, Italia
2014 - 2016
Ricercatore post-doc presso l'Università di Udine, Italia
2011 - 2013
Ricercatore post-dottorato presso l'Università di Lisbona, Portogallo

Descrizione della mia ricerca

La mia ricerca si è evoluta attraverso lo studio della dinamica vibrazionale dei peptidi (dottorato di ricerca a Murcia), del ripiegamento delle proteine (primo postdoc di due anni a Lisbona) e dell'interazione proteina-proteina (Italia). Questo background in chimica computazionale e biofisica applicata ai sistemi biologici mi offre competenze uniche per coprire un'ampia gamma di problemi e applicazioni nella nanoscienza delle proteine. Pertanto, nella mia ricerca attuale, la mia esperienza in questa intrigante relazione triangolare tra dinamica-struttura-funzione che regola il ruolo biologico delle proteine viene spesso sfruttata.

All'inizio del 2014 sono venuto in Italia per svolgere attività di ricerca, prima nel gruppo del Prof. G. Scoles a Udine e successivamente nel gruppo del Prof. A. Laio alla SISSA (Trieste), nell’ambito di una serie di progetti multidisciplinari per la progettazione di peptidi e anticorpi a singolo dominio come sonde per il riconoscimento molecolare di proteine e farmaci. Da allora, la mia ricerca si è dedicata allo sviluppo di strumenti computazionali per l'ottimizzazione dei leganti proteici.

Ho sviluppato diversi protocolli computazionali per valutare con maggiore precisione ed efficienza l'affinità di legame dei complessi proteina-proteina, nonché nuovi approcci per prevedere la stabilità degli anticorpi a singolo dominio ingegnerizzati. Nell’ambito di progetti AIRC, ho collaborato alla progettazione in silico di frammenti personalizzati di anticorpi ad alta affinità per la rilevazione di biomarcatori, come approccio alternativo ai tradizionali metodi di immunizzazione in vivo per la selezione di anticorpi leganti. Sono stato responsabile di diversi progetti computazionali nazionali (ISCRA-CINECA) ed Europei (PRACE). Questa ricerca ha richiesto una forte collaborazione con ricercatori di diversi settori, come le nanotecnologie, la biologia molecolare e la medicina. Per questo nel 2019 ho proposto e ottenuto fondi di ricerca nell’ambito di una call internazionale (ARDF).

Le metodologie sviluppate sono risultate elementi essenziali per effettuare l'aggiornamento dell'algoritmo di progettazione dei leganti, in grado di ottimizzare l'affinità di legame di peptidi o frammenti di anticorpi. L'ultima versione del software, chiamata Locuaz, è stata rilasciata quest'anno e supporta l'esplorazione parallela di diversi flussi di mutazioni, consentendo lo screening in silico ad alta produttività su sistemi di calcolo ad alte prestazioni (HPC).