Consegue la laurea triennale e la laurea magistrale in chimica presso l’Università di Trieste (2011-2017), quest’ultima con specializzazione in Chimica Inorganica e Fisica. Il progetto delle due tesi consistevano nella simulazione di spettri NEXAFS risolti vibrazionalmente mediante metodologie DFT e TD-DFT, sotto la supervisione della Prof.ssa Giovanna Fronzoni e del Prof. Mauro Stener.

Successivamente, trasferitosi a Vienna, dove ha lavorato come assistente di ricerca (dottorando) si è occupato di analoghi sintetici del “Water Oxidation Complex”, complesso naturale coinvolto nella fotosintesi (2018-2019), sotto la supervisione della Prof.ssa Leticia González. In seguito, ha conseguito il dottorato di ricerca in Chimica Teorica e Modellazione Computazionale presso l’Università Autonoma di Madrid (2019-2022), sotto la supervisione del Prof. Juan José Nogueira. In quell’occasione, ha avuto l’opportunità di applicare una serie di metodologie computazionali per studiare le interazioni tra farmaci antitumorali e mezzi biologici complessi come filamenti di DNA e strati lipidici, utilizzando metodi basati su dinamica molecolare, chimica quantistica e approcci ibridi (QM/MM). L’esperienza maturata durante il dottorato gli ha permesso lo sviluppo del software MoBioTools, per generare automaticamente gli input per i calcoli QM/MM con diversi software di chimica quantistica.

Tra il 2022 e il 2023 ha lavorato come ricercatore post-dottorato presso l’Aix-Marseille Université, sotto la supervisione del Prof. Dr. Nicolas Ferré, dove si è occupato della manutenzione e del miglioramento di un software per la simulazione delle proteine della rodopsina, coinvolte nella visione umana. Successivamente, ha lavorato per alcuni mesi come ricercatore post-dottorato a Madrid, dove sono stato coinvolto in un progetto volto a sviluppare potenziali di apprendimento automatico per sistemi molecolari complessi (Behler-Parrinello Neural Networks).

Da marzo 2024 a Maggio 2025 ha lavorato come Research Scientist presso Qubit Pharmaceuticals, a Parigi. In questo contesto, si è occupato di attività che includono Virtual Screening, ricerca di farmacofori e docking molecolare, MD classico con campi di forza polarizzabili e calcoli di perturbazione dell’energia libera per calcolare l’energia libera di legame, all’interno dell’intero processo di Drug Discovery per specifici bersagli proteici e RNA.

All’interno del gruppo di Molecular Informatics, Gustavo si occupa dello studio dell’esposoma chiico e dei suoi effetti sulla salute umana. E’ attualmente impegnato nella creazione di modelli per lo studio della correlazione tra la struttura chimica degli xenobiotici e gli effetti a livello cellulare. i modelli si basano su input derivati da features molecolari come descrittori classici, quantomeccanici, fingerprints e altri dati biologici annotati in letteratura. All’interno dell’area di Drug Discovery, Gustavo è impegnato nell’applicazione di metodologie in silico per la progettazione di inibitori dell’inflammasoma NLRP3 e nel design di modulatori di regolatori epigenetici in ambito oncologico.