Ilaria Iacobucci (Responsabile), ricercatrice in onco-ematologia presso il St Jude Children’s Research Hospital (USA); Francesca Santoro, Gianluigi Guida, Nicola Bernini, Matteo Conterno, Federico Cutrone, Antonio De Lauretis e Andre Ghelli Luserna Di Rora’ ricercatore in onco-ematologia presso l’Istituto Romagnolo per lo Studio dei Tumori “Dino Amadori”.
La ricerca biomedica si sta spostando verso un’analisi multi fattoriale dei processi biologici. Questo approccio viene soprattutto applicato in ambito medico, dove dati di natura clinica, genomica e epidemiologica vengono intersecati fra loro durante il percorso diagnostico e terapeutico di un paziente. L’enorme progresso tecnologico compiuto nell’ultimo decennio ha portato ad una quantità innumerevole e crescente di dati biologici che difficilmente riescono ad essere analizzati dalla semplice mente umana.
L’introduzione dell’artificiale intelligence (AI) nell’analisi di dati complessi ha rivoluzionato la capacità di gestione ed interpretazione genomici e biologici. Negli ultimi anni sono stati sviluppati numerosi algoritmi in grado di facilitare la comprensione di complessi fenomeni biologici. Tuttavia l’applicazione dell’AI non si limita alla gestione di grandi quantità di dati ma è stata applicata con successo alla creazione di modelli predittivi di fenomeni biologici. Grazie ad algoritmi basati su modelli di machine learning è oggi possibile predire con un alto grado di confidenza il manifestarsi di un determinato fenomeno biologico come risposta ad uno specifico farmaco in un soggetto.
Partendo da queste basi, il nostro team vuole approfondire e implementare l’utilizzo della AI nello studio di complessi fenomeni biologici sia in contesti normale fisiologia sia nell’ambito della patologia umana. Questo gruppo si propone di utilizzare AI and algoritmi basati sul machine Learning per migliorare queste analisi e generare dati con effetti sulla salute dell’uomo.
