Di Angelantonio & Ieva Group
Nel Di Angelantonio & Ieva Group epidemiologi, statistici e data scientists lavorano insieme per colmare il vuoto nelle conoscenze tra genotipo e fenotipo andando a studiare vari livelli di dati molecolari per indagare lo stato di salute degli individui e della popolazione. Per raggiungere questo obiettivo, il Gruppo sviluppa studi innovativi che integrano i dati biomolecolari con i dati di cartelle cliniche, di imaging e di dispositivi medici portatili. Vengono utilizzati sia dati già esistenti (cartelle cliniche ospedaliere, prescrizioni mediche, studi di coorte) sia nuovi dati generati da studi di popolazione che vengono analizzati attraverso nuovi metodi analitici, integrando l’epidemiologia clinica con la ricerca sanitaria allo scopo di migliorare l’analisi e l’interpretazione dei dati.
Connettendo i dati molecolari con le cartelle cliniche, il Gruppo si pone l’obiettivo di generare progressi utili in biologia, eziologia delle malattie, previsione del rischio, diagnosi precoce e targeting terapeutico. I metodi sviluppati vedranno applicazione nella medicina personalizzata, con benefici sulla salute individuale dei pazienti, così come in studi di popolazione grazie all’uso di dati su larga scala, con importanti progressi in sanità pubblica, analisi di dati sanitari e sviluppo di politiche sanitarie mirate.
La ricerca del Gruppo si concentra sullo studio dei fattori di rischio che causano le malattie e per sviluppare modelli di previsione del rischio per lo sviluppo di malattie croniche usando diversi livelli di dati tra cui dati omici, genetici e da cartelle cliniche.
Membri del gruppo
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Emanuele Di Angelantonio
Head of Health Data Science Centre -
Francesca Ieva
Associate Head of Research centre -
Laura Bondi
Postdoc -
Solène Cadiou
Postdoc -
Andrea Corbetta
PhD Student -
Nicole Fontana
PhD Student -
Andrea Lampis
PhD Student -
Katherine Marie Logan
PhD Student -
Alessia Mapelli
PhD Student -
Michela Carlotta Massi
Staff Scientist -
Lucia Piubeni
PhD Student -
Carlo Andrea Pivato
Scientific Visitor -
Laura Savarè
Postdoc -
Piercesare Secchi
Scientific Visitor -
Luca Trizio
Scientific Visitor -
Andrea Mario Vergani
PhD Student
Pubblicazioni
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11/2021 - IEEE
Learning Signal Representations for EEG Cross-Subject Channel Selection and Trial Classification
EEG is a non-invasive powerful system that finds applications in several domains and research areas. Most EEG systems are multi-channel in nature, but multiple channels might include noisy and redundant information and increase computational times of automated EEG decoding algorithms. To reduce the signal-to-noise ratio, improve accuracy and reduce computational time, one may combine channel […]
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11/2021 - Nature Metabolism
Integrative analysis of the plasma proteome and polygenic risk of cardiometabolic diseases
Cardiometabolic diseases are frequently polygenic in architecture, comprising a large number of risk alleles with small effects spread across the genome1,2,3. Polygenic scores (PGS) aggregate these into a metric representing an individual’s genetic predisposition to disease. PGS have shown promise for early risk prediction4,5,6,7 and there is an open question as to whether PGS can also […]
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10/2021 - IEEE
A Functional Data Analysis Approach to Left Ventricular Remodeling Assessment
Left ventricular remodeling is a mechanism common to various cardiovascular diseases affecting myocardial morphology. It can be often overlooked in clinical practice since the parameters routinely employed in the diagnostic process (e.g., the ejection fraction) mainly focus on evaluating volumetric aspects. Nevertheless, the integration of a quantitative assessment of structural modifications can be pivotal in […]
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08/2021 - Annals of Surgical Oncology volume
Chemotherapy-Associated Liver Injuries: Unmet Needs and New Insights for Surgical Oncologists
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