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CASTOR&POLLUX – Centro per acquisizione, storage ed elaborazione dati da piattaforma multiomica per modelli cellulari tridimensionali

Data inizio e fine: gennaio 2025 – luglio 2026

Ente finanziatore/Programma: Ministero dell’Università e della Ricerca. D34Health – Digital Driven Diagnostics, prognostics, and therapeutics for sustainable Healthcare – Piano Nazionale per gli investimenti Complementari al PNRR. Bando a cascata gestito da Spoke 4 – “Biological and bioengineered in vitro models for care through Digital Twin approaches”, Politecnico di Torino.

Partnership: Fondazione Ri.MED

Abstract: Castor&Pollux si propone di sviluppare una piattaforma avanzata per la generazione e l’analisi di dati multiomici, combinando risorse sperimentali e computazionali già in possesso o di nuova acquisizione. La varietà cellulare umana, influenzata da interazioni cellulari e microambientali, richiede un’analisi complessa. É necessario quindi superare le tradizionali colture cellulari 2D con modelli 3D che riproducono meglio le interazioni tra cellule e ambiente, e integrare analisi multi-omiche per una comprensione più profonda dei processi biologici. La Fondazione Ri.MED fornirà infrastrutture e competenze per integrare il laboratorio in cui vengono generati i dati multiomici con le risorse adeguate per gestire, processare e interpretare tali dati. Il progetto prevede studi di genomica, metagenomica, epigenomica, trascrittomica, su singole cellule e/o pool di cellule, utilizzando opportunamente tecnologie come Illumina e Oxford Nanopore. Il progetto prevede la creazione di matched samples, ovvero dataset in cui lo stesso campione viene analizzato con diversi approcci omici, per migliorare la comprensione delle dinamiche cellulari e sviluppare modelli computazionali integrati.

Integrato alle attività del partenariato D3 4Health, il progetto Castor&Pollux mira ad arricchire la caratterizzazione dei modelli di biological twin implementati, proponendo la Fondazione Ri.MED come centro di riferimento per l’analisi multiomica al Sud Italia.

Ri.MED UO: Advanced data analysis

Ri.MED Principal Investigator: Claudia Coronnello

Componenti del team Ri.MED: Nicolina SciaraffaUgo PerriconeMaria Giovanna Francipane; Marco Bonanno.

 

 

 

Il progetto è stato selezionato nell’ambito dell’Iniziativa “D34 HEALTH – Digital Driven Diagnostics, prognostics and therapeutics for sustainable Healthcare” (PNC0000001), ed è finanziato dal «Piano nazionale per gli investimenti complementari al Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza», Programma PNC-DM MEF 15 LUGLIO 2021.

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