Human Technopole è lieta di annunciare la disponibilità di 4 nuove posizioni di dottorato completamente finanziate nei settori Health Data Science, Population and Medical Genomics e Computational Biology. Incoraggiamo le candidature di laureati altamente motivati con un solido background accademico, interessati a ricerche all’avanguardia nel campo della scienza dei dati.
I dottorandi selezionati si iscriveranno al prestigioso programma di dottorato in Data Analytics and Decision Sciences (DADS) del Politecnico di Milano, entreranno a far parte di gruppi di ricerca guidati da scienziati di alto livello e avranno l’opportunità di lavorare su progetti che integrano dati su larga scala per far progredire la comprensione scientifica e i risultati sanitari. I progetti riguarderanno aree come la scienza dei dati sanitari, la genomica medica e di popolazione, la biologia computazionale e l’applicazione di data analytics avanzati a cartelle cliniche e dati biomolecolari.
Il processo di candidatura è competitivo e si rivolge a giovani scienziati provenienti da comunità nazionali e internazionali.
Informazioni dettagliate sul bando e sulla procedura di candidatura qui. Scadenza 1 luglio 2024.
Scopri i gruppi HT che partecipano a questa iniziativa:
Zuccolo: Using Omics in health data science and epidemiological research
Di Angelantonio/Ieva: Machine Learning for Polygenic Risk Prediction of Complex non-communicable Diseases
Soranzo: Statistical genomics of population-scale single-cell data
Sottoriva: Data Science for Single Cell Data in Cancer Research
Lo Human Technopole di Milano, ELIXIR Italia, il nodo nazionale dell’infrastruttura di ricerca europea per le scienze della vita coordinato dal Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR), e il Centro Cardiologico Monzino, come centro coordinatore italiano, sono stati selezionati come partner italiani di Genome of Europe (GoE), il più grande progetto genomico finanziato dall’Unione Europea, che […]
Venerdì 13 dicembre, a Palazzo Mezzanotte a Milano, il “Report integrato 2023” della Fondazione Human Technopole ha ricevuto l’Oscar di Bilancio nella categoria imprese sociali e organizzazioni no profit. A ritirare il premio, il Presidente Gianmario Verona, Elena Trovesi, Head of Administration, e i curatori del progetto Giovanni Selmi, Head of Finance, e Alessandro Cavallari, […]
Un team internazionale di scienziati di Human Technopole e dell’Università degli Studi di Milano ha sviluppato e verificato l’efficacia di un approccio innovativo per studiare lo sviluppo del cervello umano di più individui contemporaneamente in singoli organoidi, modelli che riproducono in laboratorio i principali processi cellulari del neurosviluppo umano. La ricerca apre la strada a studi di popolazione in vitro. Nel portare avanti la ricerca, gli scienziati hanno inoltre sviluppato un nuovo metodo computazionale per quantificare, in maniera più accurata rispetto ai metodi attuali, l’identità genetica delle singole cellule profilate da più individui contemporaneamente. La pubblicazione su Nature Methods.
Alcuni ricercatori di Human Technopole, a Milano, hanno identificato il gene adducina-γ (ADD3) quale regolatore cruciale della morfologia delle cellule staminali del glioblastoma e delle connessioni tra le cellule tumorali. Queste connessioni permettono alle cellule tumorali di condividere risorse, sfuggire alla chemioterapia e sopravvivere in condizioni difficili. Lo studio è stato sostenuto da Fondazione AIRC per la ricerca sul cancro e i risultati sono stati pubblicati sulla rivista Life Science Alliance.
Uno studio internazionale coordinato dallo Human Technopole, dall’Istituto Candiolo IRCCS di Torino, dall’Università di Torino e dal Wellcome Sanger Institute di Cambridge (UK) ha svelato alcuni fattori associati alla risposta terapeutica nel cancro al colon-retto e ha permesso di sviluppare un modello di machine-learning in grado di prevedere con precisione gli effetti del cetuximab (un farmaco di uso corrente) sui vari sottotipi di questo tumore. I risultati dello studio, sostenuto da Fondazione AIRC, pongono le basi per l’identificazione di caratteristiche molecolari che potrebbero essere utilizzate in futuro come “biomarcatori” per predire la risposta al trattamento nei pazienti affetti da questo tipo di cancro.
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