Data Science for Health (DASCH) Lab

Descrizione generale
Fondato anche grazie ai contributi filantropici della raccolta fondi promossa da Coop (Unicoop Firenze; Unicoop Tirreno; Coop Centro Italia; Coop Alleanza 3.0; Coop Unione Amiatina e Coop Reno), il laboratorio di Data Science for Health (DaScH) è la nuova unità di ricerca di TLS dedicata all’analisi dei dati e allo sviluppo ed applicazione di tecnologie computazionali e di intelligenza artificiale al servizio della ricerca scientifica.
Il laboratorio DaScH può contare sull’esperienza di un gruppo di scienziati computazionali, che lavorano a stretto contatto con i gruppi di ricerca sperimentale per trovare soluzioni ed approcci innovativi ad alcuni dei più importanti temi del settore delle scienze della vita.

Attività di ricerca
Il DaScH Lab sviluppa ed implementa approcci innovativi basati sull’analisi di dati per facilitare la comprensione dei principali meccanismi biologici. L’attività di ricerca del laboratorio si concentra principalmente sui problemi scientifici per i quali è disponibile una quantità consistente di dati ed ha come fine ultimo quello di favorire la scoperta di prodotti biologici per le malattie infettive.
Il laboratorio opera in diversi settori delle scienze dei dati, come ad esempio:

  1. La genomica di popolazione e l’immuno-informatica, che consiste nell’analisi di pangenomi di batteri e virus provenienti da repertori immunitari di soggetti sani e malati, e nello studio delle loro interazioni.
  2. La biologia strutturale computazionale, che permette di sviluppare modelli di deep-learning supportati da simulazioni di dinamiche molecolari. Tramite questi modelli è possibile analizzare le interazioni antigene-anticorpo al fine di migliorare il disegno o disegnare ex-novo prodotti biologici.
  3. La microscopia digitale dove tecniche di deep-learning, inclusi “generative-adversarial networks” (GANs) consentono l’analisi high-throughput di immagini da microscopio confocale al fine di esplorare le interazioni ospite-patogeno a livello sub-cellulare e di automatizzare le analisi computazionali delle sostanze.
  4. Le piattaforme avanzate di dati per la gestione ed integrazione dei flussi di dati biologici di grandi dimensioni, in collaborazione con il Siena Artificial Intelligence Hub network.

Per lo svolgimento di queste attività, il laboratorio utilizza una combinazione di risorse computazionali locali e in-cloud, tra cui: un laboratorio di realtà virtuale per “real-time molecular dynamic & structural modelling” che permette al team di esplorare le dinamiche di interazione delle molecole, una piattaforma Google Cloud e una collaborazione strategica con il Centro di high-performance computing (HPC) dell’Università di Pisa. Il laboratorio ha all’attivo varie collaborazioni strategiche con partner accademici in Italia e all’estero, tra cui le Università di Siena, Modena e Cambridge (UK), anche in merito a progetti di ricerca condivisi di PhD e Post-Doc.

Data Science Strategic Director:
Dr. Duccio Medini

Gruppo di ricerca:

Dario Cardamone,  

Giorgio Ciano,  

Sara Joubbi,  

Giuseppe Maccari,  

Elena Pianfetti

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Pubblicazioni scientifiche

Il sempre maggiore impegno di TLS anche sul fronte della ricerca propria, ha visto negli ultimi anni una notevole crescita del contributo scientifico dei ricercatori e delle ricercatrici della Fondazione.