Il Dr. Francesco A. Palermo coordina il "Laboratorio di Endocrinologia ambientale" che opera presso l'Unità di Ricerca e Didattica di San Benedetto del Tronto (URDIS) dell'Università degli Studi di Camerino, e si occupa principalmente dello studio degli effetti tossici di contaminanti organici persistenti e microplastiche su organismi bioindicatori, prestando particolare attenzione all'impatto eco-tossicologico di tali inquinanti in aree marino costiere. Nello specifico, il gruppo di ricerca ha sviluppato un approccio integrato volto alla determinazione dei meccanismi d'azione ed al monitoraggio di inquinanti ambientali ad azione ormono-simile (i.e. interferenti endocrini, contaminanti identificati come prioritari dalle vigenti normative comunitarie) mediante l'analisi di una vasta gamma di processi funzionali che vanno dalla riproduzione al metabolismo energetico fino alla risposta immunitaria. Molti dei progetti di ricerca svolti o in fase di svolgimento si concentrano sull’utilizzo di organismi marini, incluse specie selvatiche di interesse conservazionistico (e.g. Caretta caretta), come modelli di studio ma vengono eseguite (spesso in collaborazione con gruppi Unicam) anche sperimentazioni specifiche su modelli di roditori e studi clinici. Recentemente, il gruppo di ricerca si è occupato, nell'ambito sia della strategia di sviluppo locale del FLAG Marche Sud, che di progetti finanziati dal MASAF e dall'Area Marina Protetta Torre del Cerrano, di implementare azioni innovative per la tutela e la conservazione delle risorse ittiche e dell'ambiente attraverso la realizzazione di procedure per il recupero, la conservazione ed il restocking di specie di interesse commerciale ed ecologico. Un'ulteriore linea di ricerca che coinvolge il gruppo, grazie a finanziamenti recenti (National Geographic Society) e collaborazioni con altri gruppi di ricerca nazionali, riguarda la sostenibilità ambientale, il monitoraggio e la gestione degli habitat marini e costieri, con particolare attenzione ai Siti di Importanza Comunitaria (SIC), attraverso l'impiego di indicatori di biodiversità ed approcci di citizen science.
