RICEVIMENTO - Le studentesse e gli studenti possono richiedere un appuntamento tramite mail all'indirizzo leonardo.tenori@unifi.it
Informazioni Personali
Leonardo Tenori, nato a Prato (PO) il 24/05/1977
Esperienza Lavorativa
Da settembre 2023
Professore Associato presso il Dipartimento di Chimica (settore concorsuale 03/B1, settore scientifico-disciplinare CHIM/03), Università di Firenze.
Da luglio 2019
Da settembre 2020
Ricercatore a Tempo Determinato di tipo B (RTD-B) Presso il Dipartimento di Chimica (settore concorsuale 03/B1, settore scientifico-disciplinare CHIM/03), Università di Firenze.
Impiegato con qualifica di Ricercatore presso il CIRMMP (Consorzio Interuniversitario Risonanze Magnetiche Metallo Proteine). Contratto a tempo determinato.
Da luglio 2016
Ricercatore a Tempo Determinato di tipo A (RTD-A) Presso il Dipartimento di Medicina sperimentale e Clinica (settore concorsuale 06/N1, settore scientifico-disciplinare MED/46), Università di Firenze.
Da gennaio 2012
Ricercatore Senior nel campo della metabolomica presso la Fondazione Farmacogenomica FiorGen Onlus.
Da gennaio 2008
Ricercatore, con contratto a progetto, presso la Fondazione Farmacogenomica FiorGen Onlus, per investigare i metaboliti presenti nei fluidi biologici con tecniche di risonanza magnetica nucleare al fine di individuare nuovi markers di patologie.
Da gennaio 2005
Studente del Dottorato di Ricerca in Biologia Strutturale presso il CERM (Centro di risonanze magnetiche, Università di Firenze)
Da giugno 2004
Contratto di collaborazione a progetto presso il CERM
Da aprile 2003
Attività di Informatore Medico Scientifico presso la A. Menarini Industrie Farmaceutiche Riunite.
Istruzione e Formazione
Gennaio 2008
Conseguito il Dottorato di Ricerca Internazionale in Biologia Strutturale presso il CERM sotto la supervisione del Prof. Ivano Bertini.
Dicembre 2002
Conseguita la Laurea (quinquennale, vecchio ordinamento) in CHIMICA
Titolo della Tesi di Laurea: “Sintesi di nuovi scaffold molecolari come potenziali ligandi per i trasportatori dopaminergici”. Università di Firenze. Relatore Prof. Antonio Guarna, correlatore Dott.sa Gloria Menchi.
Luglio 1996
Conseguito il Diploma di maturità scientifica presso il liceo scientifico statale Niccolò Copernico di Prato.
Il mio interesse primario riguarda le applicazioni della metabolomica via NMR per lo studio di miscele biologiche complesse, sia nel settore della biomedicina (analisi di biofluidi umani), sia nel settore agroalimentare (analisi di matrici alimentari quali olio, vino, latte, caffè).
La metabolomica è una delle ultime nate fra le scienze “omiche” (genomica, proteomica, transcrittomica, ecc...) e si occupa di studiare il metaboloma, ovvero l’insieme completo dei metaboliti presenti un fluido biologico (es. siero/plasma, urine, saliva), in un tessuto o una cellula. Si utilizza la spettroscopia di risonanza magnetica per individuare i metaboliti che variano in risposta a stati fisio-patologici. In ambito medico questo si traduce principalmente nell’individuare biomarkers (o pannelli di markers, o fingerprint metabolici) che siano utilizzabili per diagnosi, prognosi, stratificazione dei pazienti, o comunque per approfondire i meccanismi molecolari alla base dell’insorgenza delle patologie.
Nostri studi in collaborazione con i partner medici hanno dimostrato l’efficacia di questo approccio per lo studio di scompenso cardiaco, celiachia, cancro al seno, malattia di Alzheimer.
Le applicazioni in ambito agroalimentare hanno invece lo scopo di sviluppare nuovi metodi per: i) caratterizzare l’origine e permettere la tracciabilità di matrici alimentari, ii) caratterizzare il profilo nutrizionale degli alimenti, iii) correlare il gusto percepito (profilo organolettico) con il profilo molecolare.
La ricerca di cui mi occupoè condotta con collaborazioni scientifiche diffuse sia a livello locale che internazionale ed è finanziata con bandi su programmi di ricerca regionali, nazionali ed europe.
Altri miei interessi collegati a queste tematiche sono
1) l'applicazione e lo sviluppo di tecniche statistiche multivariate per l'analisi dei dati di metabolomia. A tale proposito ho contribuito allo sviluppo di un nuovo metodo statistico pubblicato su PNAS.
2) le tecniche di analisi dei networks metabolici.
Legenda
