Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | DeStaRe: un algoritmo innovativo per la valutazione delle lesioni Demielinizzanti, Stabili e Remielinizzate nella Sclerosi Multipla e patologie anticorpo-mediate. |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | DeStaRe: a new algorithm for assessment of Demyelinating, Stable and Remyelinating lesions in Multiple Sclerosis and Antibody-mediated disorders |
| Area CUN | 06 - Scienze mediche |
| S.S.D | MED/26 - NEUROLOGIA |
| Descrizione sintetica in italiano | Le malattie infiammatorie demielinizzanti (IDD) colpiscono il sistema nervoso centrale, comprendono la sclerosi multipla (SM), i disturbi del neurospettro dell'ottica neuromielitica positiva per l'aquaporina-4 e la malattia associata agli anticorpi della glicoproteina mielinica degli oligodendrociti. Gli avanzamenti nell'identificazione degli autoanticorpi consentono distinzioni cliniche più precise. Sebbene la risonanza magnetica (RM) aiuti nella diagnosi della SM, differenziare le IDD rimane una sfida. Questo studio propone uno strumento diagnostico innovativo, integrando marcatori di imaging per il danno e la riparazione tissutale con biomarcatori sierici. Si avvale del deep learning per l'integrazione dei dati, l'analisi automatizzata e la predizione della progressione delle IDD |
| Descrizione sintetica in inglese | Inflammatory demyelinating diseases (IDD) impact the central nervous system, including multiple sclerosis (MS), aquaporin-4 positive neuromyelitis optica spectrum disorders and myelin oligodendrocyte glycoprotein-antibody associated disease. Advances in identifying autoantibodies allow for clinical distinctions. While MRI aids MS diagnosis, differentiating IDD remains challenging. Accurate differential diagnoses rely on targeted MRI and specific serological biomarkers due to potential therapy ineffectiveness in antibody-mediated diseases. This study proposes an innovative diagnostic tool, integrating imaging markers for tissue damage and repair with serum biomarkers. It employs deep learning for data integration, automated analysis, and predicting IDD progression. The goal is unmatched sensitivity and specificity in monitoring subtle subclinical changes, thus advancing the management of IDD. |
| Data del bando | 30/04/2024 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
OTHER |
| Nazionalità dei candidati |
OTHER |
| Sito web del bando | https://www.unisi.it/ateneo/concorsi-gare-e-appalti/concorsi-assegni-di-ricerca |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Nome dell'Ente finanziatore | Università degli Studi di Siena |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Siena |
| Sito web | https://www.unisi.it/ |
| segr.dip.smcn@unisi.it | |
| Telefono | +39 577235754 - 235755 - 235760 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 20/05/2024 |
|---|---|
| Come candidarsi | segr.dip.smcn@unisi.it |