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Siena ospita il Kick-off Meeting di GLIOGEN-X, \u201cFrom Magnetic Resonance Imaging to Molecular Signatures: Generative AI for Virtual Biopsy in Gliomas\u201d<\/em>,<\/strong> progetto di ricerca che punta a verificare se le immagini di risonanza magnetica (RM) cerebrale contengano gi\u00e0 le informazioni necessarie per caratterizzare il profilo molecolare dei gliomi.<\/p>\n Il progetto,\u00a0 coordinato dalla PMI Siena Imaging s.r.l.<\/strong>, ha come partner la Fondazione Toscana Life Sciences (TLS), l\u2019Universit\u00e0 di Manchester, la Fundaci\u00f3 per a la Universitat Oberta de Catalunya e la Northern Care Alliance NHS Foundation Trust<\/strong> (ente affiliato) ed \u00e8 uno dei 7 progetti finanziati dall’European Innovation Council (EIC) nell’ambito del bando Pathfinder Challenges \u201cGenerative-AI based Agents to Revolutionize Medical Diagnosis and Treatment of Cancer\u201d<\/em> (Horizon Europe), dedicato alla ricerca di frontiera ad alto rischio e alto potenziale. GLIOGEN-X \u00e8 finanziato con un budget complessivo di 3.996.043,38 euro <\/strong>per una durata di 4 anni.<\/strong><\/p>\n GLIOGEN-X<\/strong> introduce un approccio innovativo nell\u2019ambito della neuro-oncologia basato sull’applicazione dell’Intelligenza Artificiale generativa, con l’obiettivo di verificare se l’imaging diagnostico possa fornire indicazioni sulle caratteristiche molecolari del tumore senza ricorrere a procedure invasive. Il progetto mira cos\u00ec a favorire lo sviluppo di percorsi diagnostici sempre pi\u00f9 precisi, personalizzati e minimamente invasivi, aprendo nuove prospettive per la diagnosi e la gestione clinica dei pazienti affetti da glioma.<\/p>\n La ricerca si articola su tre pilastri<\/strong>: intelligenza artificiale generativa che crei dati multimodali di Risonanza Magnetiche (RM) sintetiche clinicamente plausibili e\u00a0 \u201ccondizionate\u201d sui biomarcatori, per aumentare la capacit\u00e0 di training del sistema algoritmico del progetto stesso; investigare e verificare l\u2019esistenza di una \u201cimpronta biologica\u201d molecolare rilevabile nelle immagini di RM; sviluppare modelli algoritmici interpretabili (approccio non black-box), capaci di predire in maniera non invasiva e con la massima accuratezza le caratteristiche molecolari dei gliomi. Caratterizza il progetto l\u2019impiego di un’infrastruttura di \u201cfederated learning\u201d che permetta agli ospedali di collaborare senza trasferire i dati dei pazienti e, dunque, nel rispetto di GDPR e AI Act.<\/p>\n La ricerca condotta nell\u2019ambito di GLIOGEN-X<\/strong> potrebbe aprire la strada alla diagnosi molecolare anche per quei pazienti che oggi non possono sottoporsi alle procedure diagnostiche e chirurgiche invasive. Il progetto punta inoltre a produrre una piattaforma e una collezione di dati riutilizzabili, come asset europei per un’intelligenza artificiale affidabile in sanit\u00e0.\u00a0 L\u2019approccio di ricerca definir\u00e0 con maggiore chiarezza fino a che punto la risonanza magnetica (RM) possa rivelare la biologia del glioma. Al di l\u00e0 dei suoi obiettivi scientifici, GLIOGEN-X implementer\u00e0 metodologie che garantiscano la conformit\u00e0 del modello sviluppato nel progetto all’AI Act e alle altre normative rilevanti, per un utilizzo dell\u2019AI che sia spiegabile, verificabile e incentrato sulla persona.<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n GLIOGEN-X is Funded by the European Union. Views and opinions expressed are however those of the author(s) only and do not necessarily reflect those of the European Union or European Innovation Council and SMEs Executive Agency (EISMEA). Neither the European Union nor the granting authorities can be held responsible for them.<\/p>\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Coordinato da Siena Imaging, il progetto \u00e8 finanziato dall’European Innovation Council con il bando Pathfinder Challenges: 3,99 milioni di euro. <\/p>\n","protected":false},"author":10,"featured_media":24805,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[9],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"\n![\"\"](\"https:\/\/www.toscanalifesciences.org\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/BandieraEU.png\")
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