1 opportunitá di dottorato nello Jug Group tramite DADS
09 Giugno 2025
1 opportunitá di dottorato nello Jug Group tramite DADS
Se sei appassionato di intelligenza artificiale, ricerca all’avanguardia e vuoi avere un impatto reale nella scienza biomedica, lo Jug Group a Human Technopole è lieto di annunciare una nuova opportunità di dottorato come parte del prestigioso PhD Programme in Data Analytics and Decision Sciences del Politecnico di Milano.
Titolo del progetto: AI Methods for Molecular Data Across Scales
É la tua occasione per contribuire a rivoluzionare il modo in cui comprendiamo la biologia. Svilupperai strumenti di intelligenza artificiale di nuova generazione – inclusi foundation models – per integrare dati molecolari e di imaging provenienti da sistemi biologici complessi. Combiniamo trascrittomica spaziale e microscopia ad alta risoluzione per osservare ciò che altri non riescono a vedere – e vogliamo che tu faccia parte di questo percorso.
Perché questo dottorato è speciale:
Lavoro all’intersezione tra intelligenza artificiale e biomedicina su un problema con impatto reale
Borsa di studio competitiva e completamente finanziata, con supporto aggiuntivo per soggiorni di ricerca internazionali
Accesso a conferenze internazionali, workshop e strutture di ricerca all’avanguardia
Formazione avanzata per ruoli in ambito accademico, biotech e nel settore dell’intelligenza artificiale
Il team
Entrerai a far parte di un gruppo dinamico e collaborativo guidato dal Dr. Florian Jug, insieme a esperti analisti di dati e altri dottorandi, in un ambiente di ricerca all’avanguardia. La nostra missione? Progettare soluzioni di intelligenza artificiale che decodifichino il linguaggio delle cellule e dei tessuti – nel tempo e nello spazio.
Lo studente selezionato sará co-supervisionato da Francesca Ieva.
Una collaborazione internazionale tra i ricercatori di Human Technopole e dell’Erasmus Medical Centre ha fatto luce sui meccanismi molecolari che regolano il trasporto degli ormoni tiroidei nelle cellule umane tramite i trasportatori di monocarbossilati (MCT). I risultati della ricerca sono stati pubblicati su Nature Communications.
Human Technopole ha presentato i 102 progetti di ricerca che per primi hanno potuto usare le strumentazioni all’avanguardia delle Piattaforme Nazionali, le tecnologie che l’Istituto mette a disposizione di ricercatori esterni provenienti da tutta Italia. Gli studi più numerosi sono quelli sui tumori e le malattie neurodegenerative, con il 50% dei progetti di ricerca dedicati. La presentazione è avvenuta questa mattina a Milano in occasione dell’evento “Open HT – la giornata aperta sulle scienze della vita”, organizzato per illustrare i risultati ottenuti di Human Technopole e dare una panoramica dei prossimi obiettivi.
Human Technopole è alla ricerca di un dottorando curioso, motivato e collaborativo che si unisca al gruppo di ricerca guidato da Fernanda Pinheiro nell’ambito del progetto ENDAMR (Exploring Novel Drivers of Antimicrobial Resistance), finanziato dall’UE, un network di dottorati nell’ambito delle azioni Marie Skłodowska-Curie (MSCA). Questo progetto di dottorato svilupperà modelli meccanicistici basati sulla fisiologia microbica per comprendere come le interazioni tra batteri reciprocamente dipendenti influenzino la tolleranza agli antibiotici, le perturbazioni a livello di comunità e le traiettorie evolutive verso la resistenza antimicrobica.
Utilizzando modelli avanzati di cellule staminali, i ricercatori di Human Technopole hanno dimostrato come le mutazioni nel gene YY1 causino una diffusa disregolazione di geni cruciali per lo sviluppo cerebrale in diversi tipi cellulari, portando ad anomalie strutturali e a un deficit nella funzione neuronale. I risultati della ricerca sono stati pubblicati sulla rivista Molecular Psychiatry del gruppo Nature Portfolio.
Human Technopole offre 2 borse di dottorato completamente finanziate della durata di 4 anni a giovani scienziati, sia a livello nazionale che internazionale, interessati a svolgere un dottorato su un progetto incentrato sulla Biologia Computazionale.
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