Applicazione di tecniche di analisi di intelligenza artificiale allo studio dello stato di salute, epidemiologia ed esposizione per l'Identificazione dei fattori di rischio individuali genetici ed acquisiti nel COVID-19 e nella risposta ai vaccini.

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Dottorato di Ricerca POR FSE 2014-2020 Operazione RIF/PA 2021-15859/RER OBIETTIVO TEMATICO 10 Dgr 454/2021: Progetti di formazione per la ricerca: Big Data per una regione europea più ecologica, digitale e resiliente - UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI FERRARA -

Dottorando: Dott.ssa Francesca Remelli

Referente scientifico/supervisore borsa di dottorato: Prof. Donato Gemmati

Coordinatore del Corso di dottorato: Prof. Francesco Di Virgilio

Dipartimento: Medicina Traslazionale e per la Romagna

Corso di dottorato relativo al 37° ciclo nel quale si inscrive il progetto: Medicina Molecolare

Tematica di Horizon Europe e della Strategia di specializzazione industriale regionale a cui si collega il progetto di formazione alla ricerca: Salute e benessere

Il progetto

Il percorso triennale di formazione alla ricerca è stato finalizzato allo studio dell’epigenetica, genetica e infiammazione in soggetti anziani, con Alzheimer o altri tipi di deficit cognitivi e dell’effetto dei "therapeutic gardens" sullo stato di salute, benessere e riduzione del rischio di infezione di tale popolazione fragile che è di estrema rilevanza anche in ambito COVID-19. In linea con il principio della medicina personalizzata, di precisione e di genere, il progetto di formazione alla ricerca triennale si è focalizzato sulla Medicina Molecolare: individuazione dei soggetti a rischio, valutazione dell’andamento del processo infettivo, risposta individuale alle terapie e ai vaccini disponibili. Esso si è proposto di generare, analizzare ed incrociare un grande volume di dati di origine diversa (i.e. clinici, epidemiologici, genetici, biologici, farmacologici oltre a dati più prettamente preclinici ottenuti in appropriati modelli di studio in vitro), con l’intento di far emergere marcatori predittivi di rischio utili alla definizione di percorsi di prevenzione. Tali dati, soprattutto in riferimento a quelli epidemiologici e genetici, sono stati gestiti ed analizzati anche grazie a tecnologie avanzate in grado di supportare l’elaborazione di file di grandi dimensioni per poterne estrarre le informazioni fondamentali e cruciali per gli obiettivi dello studio.

Il presente progetto si è proposto di identificare e caratterizzare biomarcatori nell’ambito delle patologie complesse e multifattoriali, con particolare riferimento a patologie/complicazioni trombotiche e anomalie della coagulazione di tipo trombofilico. Gli studi sono stati condotti con un approccio metodologico e tecnologico innovativo ed integrato propri della Medicina Molecolare che coniuga analisi di genetica e genomica e di biologia molecolare alla proteomica ed a studi cellulari in vitro e l’utilizzo di approcci in Next-Generation-Sequencing (Whole Genome Sequencing e Whole Exome Sequencing) ad analisi di mirco-RNA circolanti intesi come precoci e informativi marcatori di rischio e danno. Tale approccio ha garantito al dottorando la possibilità di acquisire metodologie e tecnologie altamente innovative e spendibili nel mondo della ricerca e in quello produttivo di riferimento.

Parole chiave

  • Medicina molecolare
  • Prevenzione
  • Vaccinazione