{"id":909,"date":"2024-10-15T09:46:50","date_gmt":"2024-10-15T07:46:50","guid":{"rendered":"https:\/\/www.centritecnopolo.unipr.it\/biopharmanet-tec\/?page_id=909"},"modified":"2024-10-15T09:46:51","modified_gmt":"2024-10-15T07:46:51","slug":"ai4chemobrainun-modello-di-machine-learning-artificial-intelligence-per-la-medicina-personalizzata-sviluppo-di-un-dimostratore-predittivo-del-disturbo-cognitivo-in-corso-di-chemioterapia-basato-su-da","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.centritecnopolo.unipr.it\/biopharmanet-tec\/ai4chemobrainun-modello-di-machine-learning-artificial-intelligence-per-la-medicina-personalizzata-sviluppo-di-un-dimostratore-predittivo-del-disturbo-cognitivo-in-corso-di-chemioterapia-basato-su-da\/","title":{"rendered":"AI4ChemoBrainUn modello di machine learning\/artificial intelligence per la medicina personalizzata: sviluppo di un dimostratore predittivo del disturbo cognitivo in corso di chemioterapia basato su dati omici e fenotipici subject-derived<\/strong>."},"content":{"rendered":"\n

Sito web del progetto<\/strong><\/p>\n\n\n\n

https:\/\/ai4chemobrain.it\/en\/home\/<\/a><\/p>\n\n\n\n

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\"\"<\/figure>\n\n\n\n
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Abstract<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Il termine \u201cchemobrain\u201d indica un deterioramento cognitivo ad oggi ancora poco caratterizzato, che insorge nella maggioranza dei pazienti durante e dopo la chemioterapia, si crede come conseguenza di infiammazione sistemica e disbiosi intestinale. Il progetto ha come scopo la generazione di un dimostratore predittivo dell\u2019insorgenza di chemobrain, ad uso clinico, basato su un modello di machine learing\/artificial intelligence addestrato e validato con data set preclinici. Il modello ML\/AI sar\u00e0 istruito mediante l\u2019utilizzo di dati storici descrittivi del declino cognitivo, la cui qualit\u00e0 \u00e8 verificabile grazie alla completa tracciabilit\u00e0 del loro ciclo vitale, ottimizzandone il valore. Il modello ML\/AI sar\u00e0 poi validato mediante l\u2019utilizzo di data set raccolti da modelli murini di chemobrain generati ad hoc per il progetto. L\u2019approccio \u201cdata-driven\u201d sfruttato dal modello ML\/AI sar\u00e0 inoltre validato mediante analisi parallela di tutti i data set con statistica convenzionale (\u201capproccio hypotesis-oriented\u201d). L\u2019obiettivo finale \u00e8 la traslazione alla clinica del modello preclinico, con il rilascio di un dimostratore ML\/AI predittivo della condizione chemobrain nei pazienti oncologici al fine di promuovere terapie adiuvanti sfruttabili anche nell\u2019ottica della \u201cpersonalized medicine\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Obiettivi e risultati attesi<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Il progetto prevede lo sviluppo di un modello predittivo del declino cognitivo basato su tecniche di apprendimento supervisionato e non supervisionato con metodiche ML\/AI, utilizzando diversi data set nelle 3 fasi: 1: Addestramento del modello ML\/AI: dati storici di fenotipo cognitivo e dati omici; tecnica di apprendimento supervisionato. 2: Test del modello ML\/AI: data set derivato da modello murino preclinico di chemobrain specificamente prodotto per questo studio. Confronto con statistica convenzionale e tecniche di apprendimento non supervisionato. 3: Validazione del modello ML\/AI utilizzando: – data set derivato da un secondo modello preclinico chemobrain (coorte interna IRET); – data set derivato da una coorte esterna (BIOPHARMANET-TEC). La combinazione dei data set consentir\u00e0 di studiare il contributo di ciascun descrittore rispetto alle capacit\u00e0 predittive del modello. Per superare eventuali problematiche legate alla disponibilit\u00e0 di grandi dataset nell\u2019ambito del chemobrain potranno essere utilizzate tecniche di data augmentation, transfer learning e fine-tuning al fine di migliorare le capacit\u00e0 predittive del modello ML\/AI. Il prodotto finale sar\u00e0 un dimostratore (software) TRL6 che utilizzer\u00e0 il modello ML\/AI predittivo sopra sviluppato e validato (TRL4 e TRL5).<\/p>\n\n\n\n

Dettagli del progetto<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Responsabile scientifico:<\/strong> Prof. Alessandro Bartolomucci<\/p>\n\n\n\n

Strutture Unipr coinvolte:<\/strong>
Biopharmanet TEC – Centro Interdipartimentale di Ricerca per l\u2019Innovazione dei Prodotti per la Salute – Universit\u00e0 degli Studi di Parma (Italy)<\/p>\n\n\n\n

Coordinatore:<\/strong>
Fondazione IRET – L’Occhio della Conoscenza sul Cervello(Italy)<\/p>\n\n\n\n

Partner:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Biopharmanet TEC – Centro Interdipartimentale di Ricerca per l\u2019Innovazione dei Prodotti per la Salute – Universit\u00e0 degli Studi di Parma (Italy)<\/li>\n\n\n\n
  • Dipartimento di Morfologia, Chirurgia e medicina Sperimentale – Laboratorio per le Tecnologie delle Terapie avanzate LTTA -Universit\u00e0 di Ferrara (Italy)<\/li>\n\n\n\n
  • ALMA MATER STUDIORUM – Universit\u00e0 di Bologna (Italy)
     <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Costo totale di progetto:<\/strong>\u00a0Euro (EUR) 694.525,16
    Contributo totale di progetto:<\/strong>\u00a0Euro (EUR) 499.157,61
    Costo totale BIOPHARMANET-TECH Unipr:<\/strong>\u00a0Euro (EUR) 63.206,10
    Contributo totale BIOPHARMANET-TECH Unipr:<\/strong>\u00a0Euro (EUR) 44.244,27
    Durata del progetto in mesi:<\/strong>\u00a030
    Data di inizio<\/strong>\u00a006\/02\/2024
    Data di fine:<\/strong>\u00a005\/08\/2026<\/p>\n\n\n\n

    Il progetto \u00e8 realizzato grazie ai Fondi europei della Regione Emilia-Romagna<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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