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

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.