Chan Zuckerberg Initiative premia il Glastonbury Group
Il Glastonbury Group è tra i destinatari dei premi del Data Insights Cycle 3. L’obiettivo dell’iniziativa è quello di sviluppare un modello di apprendimento automatico che identifichi sottopopolazioni cellulari rilevanti per una certa malattia e preveda un fenotipo/malattia di interesse a partire da dati RNA-seq a singola cellula (scRNA-seq) su larga scala.
Capire la patogenesi dell’encefalite da SARS-CoV-2
In collaborazione con un team internazionale di scienziati, i ricercatori di HT hanno identificato una mutazione missenso in un gene coinvolto nell’immunità intrinseca del cervello come causa genetica dell’encefalite del tronco encefalico da SARS-CoV-2. I risultati sono pubblicati sul Journal of Experimental Medicine.
Il machine learning rivela caratteristiche nascoste dei tessuti umani
I ricercatori di Human Technopole hanno sviluppato un modello di machine learning auto-supervisionato che combina istologia, espressione genica e variazione genetica per identificare e raggruppare automaticamente distinte sottostrutture tissutali, cellule e tratti patologici nei tessuti umani.
Dall’IA nuovi “campanelli d’allarme” per il tumore alla prostata
Uno studio di Human Technopole, dell’Institute of Cancer Research e del Royal Marsden NHS Foundation Trust di Londra ha mostrato che la presenza nel tumore alla prostata di cellule con differenze genetiche e di forma indica un maggiore rischio che la patologia si ripresenti, anche dopo dieci anni. Lo studio potrà aiutare i medici a personalizzare meglio il trattamento per questa patologia, adottando trattamenti più aggressivi in quei casi in cui emerga, grazie a questi parametri, un maggiore rischio di recidiva.
La Piattaforma Nazionale di Editing Genomico e Modelli di Malattia con Giovanni Fagà
Vi presentiamo Giovanni Fagà, responsabile della Piattaforma Nazionale di Editing Genomico e Modelli di Malattia. La missione principale della PN è fornire accesso a tecnologie all’avanguardia nei campi delle cellule staminali pluripotenti, della generazione di modelli cellulari e dell’ingegneria genomica. Utilizzando tecnologie avanzate di automazione di laboratorio, il team della PN crea flussi di lavoro modulari per la generazione di cellule staminali, la manipolazione genomica e la differenziazione, migliorando la velocità e la standardizzazione nella modellazione delle malattie. Il sistema consente la generazione di strumenti investigativi per lo studio di malattie precedentemente inaccessibili e collabora con le principali strutture di biologia delle cellule staminali in Europa e oltre per condividere competenze e armonizzare i protocolli.
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