{"id":36999,"date":"2020-05-05T11:55:14","date_gmt":"2020-05-05T09:55:14","guid":{"rendered":"\/gruppo5\/?page_id=36999"},"modified":"2023-02-20T17:05:01","modified_gmt":"2023-02-20T16:05:01","slug":"aim","status":"publish","type":"page","link":"\/gruppo5\/aim\/","title":{"rendered":"AIM"},"content":{"rendered":"

AIM – Artificial Intelligence in Medicine<\/span><\/h4>\n

<\/p>\n\n\n

Responsabile Locale: Daniel Remondini<\/a><\/strong>
Responsabile Nazionale<\/strong>: Alessandra Retico (Pi)
Unit\u00e0 di Ricerca<\/strong>: Ba, Bo, Ca, Ct,Fi, Ge, Pi\"\"
Durata:<\/strong> 2019-2021<\/p>\n

Gruppo locale: <\/strong>D. Remondini, L. Brizi, G. Castellani, N. Curti, E. Giampieri, T. Matteuzzi, A. Merlotti, C. Sala, C. Testa<\/p>\n

 <\/p>\n

Il gruppo di Bologna include ricercatori con esperienza in analisi di Big-Data biologici, Machine Learning e modellazione matematica di sistemi biologici (Systems Biology, Network Theory, Stochastic Processes). Collaborazioni con diversi centri (IRCCS Reggio Emilia, IRCCS Meldola) sono in corso per studi di radiomica (integrazione di PET, CT e profilazione GEP), cos\u00ec come la partecipazione a vari progetti europei (IMI-2 Harmony, COMPARE, Propag-Ageing, ITN IMforFuture, VEO) per l’analisi e la gestione di dati omici integrati con reti Protein, Transcriptome e Metabolic. Il gruppo collabora direttamente con il CNAF per i compiti di gstione dati e High Performance Computing.<\/p>\n\n\n\n

Le attivit\u00e0 cui partecipa il gruppo di Bologna includono:<\/p>\n+ Armonizzazione dati omici<\/strong><\/span>

\n\"\"<\/p>\n

Dati NGS (Next Generation Sequencing di DNA e RNA) e dati provenienti da altri centri europei, su cui di testeranno algoritmi di clustering e ricerca di caratteristiche specifiche in funzione di diverse procedure di armonizzazione (normalizzazione per campione o probe)<\/p>\n<\/div>\n

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\n+ Quantificazione integrata di dati omici e PET<\/strong><\/span>

\nAnalisi di dati PET disponibili su database pubblici, o a disposizione della Collaborazione (Ospedale S. Orsola per dati relativi al cancro alla prostata), e loro associazione a caratteristiche cliniche come la risposta ai trattamenti, il grado di aggressivit\u00e0, etc. Quando disponibili, questi dati saranno associati a dati omici (WES, SNP, GEP, metabolomics) per aumentarne la significanza (classificazione dei campioni, regressione con parametri plenottici)<\/p>\n<\/div>\n

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\n+ Modelli predittivi per la Systems Medicine<\/strong><\/span>

\nStruttando la disponibilit\u00e0 di dati pubblici come per es. ENCODE e TCGA il gruppo proporr\u00e0 modelli per l’agsregazione dei dati: ridefinizione degli scopi dei medicinali per il cancro ed identificazione di nuovo obiettivi; relazioni tra genomica (sequenziamento DNA), epigenomica (istoni e altri componenti della cromatina) e struttura del DNA cromatinico (dati hi-c e WGBS)<\/p>\n

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