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Tesi in azienda su progetto europeo_Sviluppo di un algoritmo di intelligenza aritificale per valutare lo sviluppo di metastasi
Tesi esterna in azienda
Parole chiave BIG DATA, BIOMEDICINA, DIGITAL WELLBEING, INTELLIGENZA ARTIFICIALE, MACHINE LEARNING, PROGRAMMAZIONE
Riferimenti VALENTINA ALICE CAUDA
Riferimenti esterni Ing. Andrea Ancona (ancona@u-caremedical.com)
Ing. Francesca alfieri (alfieri@u-caremedical.com)
Gruppi di ricerca AA - Materials and Processes for Micro and Nano Technologies
Tipo tesi SOFTWARE SPERIMENTALE, SVILUPPO SOFTWARE
Descrizione Le metastasi sono la principale causa di morte delle malattie tumorali e costituiscono ancora oggi un'emergenza clinica irrisolta, che richiederebbe un intervento tempestivo sia in termini di diagnosi precoce sia di terapie preventive da attuare quanto prima, non solo contro il tumore primario, ma soprattutto nei primi stadi di formazione delle metastasi. La metastasi è il risultato di un complesso meccanismo, ancora oggi oggetto di molti studi, che vede la circolazione di materiale biologico, in particolare vescicole extracellulari (EVs), dal sito del tumore primario verso altri tessuti.
Il presente lavoro di Tesi si inserisce nel contesto di un nuovo progetto AI CUrES, finanziato dall'Unione euroea, e in collabrazione con la start-up innovativa U-Care Medical. Il progetto mira a proporre nuove metodologie per la diagnosi precoce delle metastasi, acquisendo nuove conoscenze nella fase iniziale della loro formazione con un approccio in tempo reale e possibilmente predittivo.
Durante la tesi, il/la candiato/a otteranno dal team di ricerca immagini ad alta risoluzione di nanoparticelle e specifiche entità biologiche (chiamate vescicole extracellulari o EVs) prodotte da un tumore primario e coinvolte nello sviluppo del potenziale metastatico di un tumore, qui nello specifico derivanti dal cancro del colon-retto, e che saranno elaborate tramite algoritmi di intelligenza artificiale. A seguito dell'elaborazione, processing e rifinitura delle immagini, l'obiettvio fianle sarà quello di creare un utile dataset e di monitorare la circolazione di queste nanovesciole e nanoparticelle in ambiente biologico, per poi avvicinarsi passo dopo passo alla complessità del corpo umano. Questo lavoro ha come visione futura l’ambizione di prevedere i possibili esiti clinici nei pazienti affetti dal tumore al colon retto, nonchè in un futuro remoto estendibile ad altre patologie oncologiche, e di aiutare a impostare terapie preventive in maniera tempestiva.
Maggiori informazioni dedicate al nuovo progetto concesso AI Cures sono disponibili qui: https://www.tnhlab.polito.it/aicures-project/
Conoscenze richieste Profilo richiesto:
• Laureando in Ingegneria, preferibilmente Informatica, Elettronica, Biomedica
• Competenze di programmazione di reti neurali e machine learning, softawere: Phyton o simili
• Gestione database, SQL
• Forte motivazione e sensibilità sulle tematiche dell’innovazione e della salute
Note La Prof.ssa Valentina Cauda guida il TrojaNanoHorse Lab con un gruppo di ricerca di quasi 20 persone al DISAT (qui maggiori dettagli: https://www.tnhlab.polito.it/) ed è co-fondatore della start-up innovativa U-Care Medical presso l'incubatore di imprese del Politecnico di Torino: https://u-caremedical.com/
Scadenza validita proposta 07/10/2023
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