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  1. Progetti

Bando PRIN 2022 - MUR - Cod. 2022RNTYWZ - "MEDICA.." - Sett. PE6 - Finanziamento dell’Unione Europea – NextGenerationEU – missione 4, componente 2, investimento 1.1.

Progetto
Lo studio di sistemi biomedici complessi con tecnologie moderne rende molto difficile estrarre conoscenza da grandi quantità di dati senza utilizzare tecniche computazionali all'avanguardia. Questo vale per la scoperta di nuovi biomarcatori, lo sviluppo di nuove terapie e, più in generale, la comprensione delle malattie. I metodi attuali seguono due percorsi tipicamente indipendenti. Il primo parte dai dati e utilizza strumenti di apprendimento automatico (ML), integrazione e analisi, tra cui la scienza delle reti, per ottenere previsioni per la diagnosi/prognosi, per estrarre biomarcatori e interazioni statiche, e per proporre bersagli farmacologici. Il secondo percorso utilizza metodi di modellazione meccanicistica per riprodurre in silico i meccanismi biologici alla base del (mal)funzionamento di cellule, tessuti e organi. I limiti di questi approcci sono nel primo caso la natura discreta o statica dei modelli ottenuti, mentre nel secondo caso la scalabilità, la necessità di una conoscenza dettagliata dei parametri del sistema e una corretta validazione del modello. Questi hanno impedito in generale l'uso di questi tipi di metodi per la decisione clinica nella vita reale. L'obiettivo di questo progetto è di colmare il divario tra dati, modelli e validazione, integrando le direzioni di ricerca guidate dai dati e dai modelli, in modo da sviluppare approcci di modellazione e analisi di prossima generazione per le indagini biomediche. Svilupperemo il framework MEDICA, che combinerà tre fasi di analisi: (1) estrarre la conoscenza esistente da dataset integrati, che alimenteranno (2) la costruzione di modelli meccanicistici multilivello, che passeranno poi attraverso (3) la validazione e il model checking.
  • Dati Generali
  • Aree Di Ricerca
  • Pubblicazioni

Dati Generali

Partecipanti (5)

AMPARORE Elvio Gilberto   Responsabile scientifico  
BECCUTI Marco   Partecipante  
CLERICO Marinella   Partecipante  
DE PIERRO Massimiliano   Partecipante  
SPROSTON Jeremy James   Partecipante  

Referenti

COSTA Daniela Nicoletta   Amministrativo  

Dipartimenti coinvolti

INFORMATICA   Principale  

Tipo

PRIN 2022

Finanziatore

Ministero dell'Università e della Ricerca
Ente Finanziatore

Partner

Università degli Studi di TORINO

Contributo Totale (assegnato) Ateneo (EURO)

48.017€

Periodo di attività

Settembre 28, 2023 - Settembre 27, 2025

Durata progetto

24 mesi

Aree Di Ricerca

Settori (13)


PE6_12 - Scientific computing, simulation and modelling tools - (2022)

PE6_13 - Bioinformatics, bio-inspired computing, and natural computing - (2022)

PE6_4 - Theoretical computer science, formal methods, automata - (2022)

Settore INF/01 - Informatica

CIBO, AGRICOLTURA e ALLEVAMENTI - Farmacologia Veterinaria

CULTURA, ARTE e CREATIVITA' - Culture moderne

INFORMATICA, AUTOMAZIONE e INTELLIGENZA ARTIFICIALE - Digitalizzazione della Società e della Pubblica Amministrazione

INFORMATICA, AUTOMAZIONE e INTELLIGENZA ARTIFICIALE - Industria X.0

INFORMATICA, AUTOMAZIONE e INTELLIGENZA ARTIFICIALE - Salute e Informatica

PIANETA TERRA, AMBIENTE, CLIMA, ENERGIA e SOSTENIBILITA' - Diritto dell'Ambiente

PIANETA TERRA, AMBIENTE, CLIMA, ENERGIA e SOSTENIBILITA' - Informatica e Ambiente

SCIENZE MATEMATICHE, CHIMICHE, FISICHE - Fisica delle Particelle e dei Nuclei

SCIENZE MATEMATICHE, CHIMICHE, FISICHE - Laboratori innovativi, strumentazione e modellizzazione fisica

Parole chiave (6)

  • ascendente
  • decrescente
Machine learning
analysis, modelling and simulation of biological systems
formal methods in computer science
model checking
systems biology
therapy optimisation
No Results Found
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Pubblicazioni

Pubblicazioni (4)

UnifiedGreatMod: A new holistic modelling paradigm for studying biological systems on a complete and harmonious scale 
BIOINFORMATICS
2025
Articolo
Open Access
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A new computational workflow to guide personalized drug therapy 
JOURNAL OF BIOMEDICAL INFORMATICS
2023
Articolo
Partially Open Access
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Clock-Dependent Probabilistic Timed Automata with One Clock and No Memory 
LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE
SPRINGER
2024
Contributo in Atti di convegno
Mixed Access
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Hilbert Composition of Multilabelled Events 
LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE
SPRINGER SCIENCE AND BUSINESS MEDIA DEUTSCHLAND GMBH
2024
Contributo in Atti di convegno
Open Access
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