Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Studio integrativo sul Mieloma Multiplo: Sviluppo di un algoritmo “Machine Learning” per individuare bio-marcatori di malattia predittivi del decorso clinico della malattia, con un particolare focus sulla ricaduta precoce |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Integrative study on Multiple Myeloma: Development of a "Machine Learning" algorithm to identify disease biomarkers predictive of the clinical course of the disease, with a particular focus on early relapse |
| Settore Concorsuale | 05 - Scienze biologiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Il Mieloma Multiplo (MM) è una malattia geneticamente complessa che colpisce le plasmacellule, caratterizzata da un’elevata eterogeneità inter (fra pazienti) e intra (nello stesso paziente) clonale, e che cambia nel tempo (evoluzione clonale) e nello spazio (eterogeneità spaziale). Il progetto si propone di integrare e correlare dati provenienti da risultati di esperimenti genomici ad alta risoluzione, dati diagnostici provenienti da esami di imaging e dati relativi all’andamento clinico dei pazienti con MM, attraverso lo sviluppo di un metodo di analisi bioinformatica. A tal fine verrà sviluppato un algoritmo “Machine Learning” in grado di caratterizzare la patologia alla diagnosi, correlando la diversa natura dei dati disponibili, al fine di individuare biomarcatori di malattia, predittivi del decorso clinico in termini di sopravvivenza, con un particolare focus sui pazienti che ricadono precocemente (18 mesi) ed eventualmente utili per indirizzare la scelta terapeutica. |
| Descrizione sintetica in inglese | Multiple Myeloma (MM) is a genetically complex disease that affects plasmacells, characterized by high inter (between patients) and intra (within the same patient) clonal heterogeneity, and that changes over time (clonal evolution) and space (spatial heterogeneity). This project aims to integrate and correlate data from high-resolution genomic experiment results, diagnostic data from imaging tests, and data on the clinical course of MM patients through the development of a bioinformatics analysis method capable of managing all entered information. To this aim, a "Machine Learning" algorithm will be developed that can characterize the pathology at diagnosis, correlating the different nature of available data in order to identify disease biomarkers that are predictive of clinical course in terms of survival, with a particular focus on patients who relapse early (18 months) and potentially useful for directing therapeutic choice. |
| Data del bando | 25/09/2023 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | il bando e la modulistica per partecipare alla procedura di valutazione comparativa sono disponibili all'indirizzo: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | to apply for research grants fill out the form available at the following address: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Nome dell'Ente finanziatore | ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA - - DIPARTIMENTO DI SCIENZE MEDICHE E CHIRURGICHE |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| sam.nonstrutturati@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 09/10/2023 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |