Metodi computazionali e nano-tecnologie per la biologia e la medicina

Abstract

I recenti progressi tecnologici nella biologia molecolare e nelle nanotecnologie forniscono mezzi formidabili per lo sviluppo di tecniche e dispositivi in ​​grado di misurare e agire a scala nanometrica, nonchè di modellare, a livello computazionale, i fenomeni molecolari. Questo apre nuove opportunità di ricerca nello studio dei meccanismi fondamentali alla base delle condizioni fisiopatologiche.

Inoltre, vista la quantità sempre crescente di dati ad alta dimensionalità, nuovi metodi di calcolo si rendono necessari per memorizzare, gestire, analizzare ed estrarre informazioni e conoscenza  in modo efficace.
Inoltre è diventato via via più chiaro che soltanto l'analisi di questo tipo di dati in combinazione con i dati clinici classici può dare luogo a interpretazioni cliniche corrette.

Dal punto di vista tecnologico, Questo programma di ricerca si propone di sviluppare nuovi metodi e dispositivi che consentano la caratterizzazione e manipolazione controllata di entità biologiche da singole molecole a biopsie dei tessuti. Tali tecniche e dispositivi potrebbero trovare applicazione non solo nello studio dei meccanismi fondamentali alla base della fisiologia umana e patologie correlate, ma anche nello sviluppo di nuovi strumenti diagnostici, di approcci clinici nuovi basati sulla ingegneria tessutale e dell'erogazione controllata di farmaci .

Dal punto di vista computazionale questo programma di ricerca si sforza di studiare ed applicare metodi statisticamente validi in grado di trattare i dati eterogenei in dimensioni molto elevate (DNA microarray, NGS, aCGH, proteomica, imaging biomedico e molecolare ) e di implementare algoritmi distribuiti per il calcolo efficiente delle soluzioni. La necessità di soluzioni utilizzabili nella pratica clinica estende il campo di applicazione del nostro programma anche allo sviluppo di cartelle cliniche elettroniche (EHR) architetture e sistemi biomedici CAD .

Partecipanti non strutturati

Mahdi Amina Syed
Sohaib Ali
Matteo Barbieri
Cristina De Ambrosi
Margherita Squillario 
Samuele Fiorini
Lorenzo Tortolina
Massimiliano Izzo
Roberta Gazzarata
Barbara Giannini
Hassan Mahmoud
Abdulatif Amr Rashad Ahmed

Keyword ERC

PE4_4 Surface science and nanostructures
PE6_13 Bioinformatics, biocomputing, and DNA and molecular computation
PE6_11 Machine learning, statistical data processing and applications using signal processing (e.g., speech, image, video)
PE8_14 Industrial bioengineering
LS1_6 Biophysics
LS2_11 Computational biology
LS3_2 Cell biology and molecular transport mechanisms

Keyword H2020

ICT
- Big data research
- Generi micro- and nano-electronic technologies
- Human-centric digital age
- High performance computing

Health
- Understanding health, ageing and disease: determinants, risk factors and pathways
- Understanding diseases: systems medicine
- Understanding common mechanisms of diseases and their relevance in comorbidities
- Health promotion and disease prevention: translating ‘omics’ into stratified approaches
- Tools and technologies for advanced therapies
- Advancing active and healthy ageing with ICT: Early risk detection and intervention
- Piloting personalised medicine in health and care systems
- Advanced ICT systems and services for Integrated Care
- Self-management of health and disease and decision support systems based on predictive computer modelling used by the patient him or herself
- Digital representation of health data to improve disease diagnosis and treatment
- Advancing bioinformatics to meet biomedical and clinical needs
- eHealth interoperability

Enti, università e centri di ricerca con cui si collabora

Centro di Eccellenza per la Ricerca Biomedica (CEBR), Genova
CNR (ICAR), Palermo
CNR (IRGB), Palermo
CNR (IEIIT), Genova 
Fondazione Bruno Kessler (MPBA), Trento 
IRCSS Istituto Giannina Gaslini, Genova  
IRCCS AOU San Martino – IST, Genova 
MIT (CBCL), Cambrdige, MA, USA 
E.O. Ospedali Galliera, Genova
Polo Politecmed, Genova
Polo Tecnobionet, Genova
Università degli Studi dell'Insubria (DSTA), Busto Arsizio 
Università degli Studi di Padova (DEI), Padova 
Università degli Studi di Bologna
Università degli Studi di Chieti
Università La Sapienza, Roma
University of Dundee (School of Computing), UK

 

Pubblicazioni

  • R. Gazzarata, F. Vergari, T. Salmon Cinotti and M. Giacomini “A standardized SOA for clinical data interchange in a cardiac telemonitoring environment”
    IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2014, in press
    http://dx.doi.org/10.1109/JBHI.2014.2334372
  • S. Salzo, S. Masecchia, A. Verri  and A. Barla. "Alternating Proximal Regularized Dictionary Learning"
    Neural Computation, 2014, in press.
  • G. Vicidomini, P. Boccacci, A. Diaspro, and M. Bertero. "Application of the split-gradient-method to 3D image deconvolution in fluorescence microscopy"
    J.Microsc., 234, 47-61, 2009.

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