strumenti di intelligenza ArTificiale per oTtimizzare il RilAscio ConTrollatO di faRmaci
Studio di fattibilità in ambito medicina di precisione svolto in partnership con Netsurf (https://www.netsurf.it) e in collaborazione con l'Università di Torino (dip. Chimica - https://www.chimica.unito.it/do/home.pl). Lo studio si è concentrato sull'analisi e sull'identificazione di differenti materiali (carrier) adatti al rilascio di farmaci nell'organismo. La simulazione del comportamento dei diversi carrier tramite metodi quanto-meccanici è molto dispendiosa, mentre il machine learning (ML) costituisce una valida alternativa.
Lo studio di fattibilità ha caratterizzato una piattaforma adeguata a esigenze e dimensioni di una realtà professionale media e alla valutazione del software applicativo necessario in termini di risorse hardware, software e network. Nella realizzazione dello studio di fattibilità si sono sviluppati sia pur in modo prototipale almeno due modelli di ML in grado di fare predizioni sulle relazioni struttura-proprietà di materiali microporosi metallo-organici (metal-organic frameworks, MOF).
Si sono verificati i risultati ottenuti con molecole MOF per cui si è calcolato con esattezza la distribuzione delle cariche elettriche e i risultati ottenuti con il modello predittivo.
Fonte di finanziamento: Fondi di investimento europei 2014/2020 - Obiettivo tematico I - Ricerca, sviluppo tecnologico e innovazione Azione I.1.b.1.2 “Sostegno alle attività collaborative di R&S per lo sviluppo di nuove tecnologie sostenibili, di nuovi prodotti e servizi - Bando PASS
Simulazione Accelerata su Piattaforme Eterogenee di Rilasci Incidentali in atmosfera
L'impiego di modelli avanzati per la simulazione della dispersione di inquinanti in atmosfera in situazioni emergenziali con lo scopo di effettuare analisi speditive di supporto alle attività di monitoraggio, alle attività di comunicazione e allerta nei confronti della popolazione interessata e alla pianificazione delle operazioni di intervento dei servizi di emergenza è stato fino ad ora limitato dalla necessità di avere, in tempi brevi, buone risorse di calcolo a disposizione e di accedere a dati meteorologici ad alta risoluzione.
Con questo progetto si intende esplorare la possibilità di una parallelizzazione di un modello avanzato di dispersione atmosferica, in modo da sfruttare le potenzialità offerte dal calcolo ad alte prestazioni su GPU e su FPGA, nell'ottica dell'accelerazione del calcolo, dell'uso efficiente delle risorse energetiche e del contenimento dei costi infrastrutturali. A questo scopo sarà utilizzata una versione open-source del modello lagrangiano a particelle SPRAY-WEB, resa disponibile per finalità di ricerca da un consorzio guidato dal DISIT dell'Università del Piemonte Orientale, che sarà coinvolto come Organismo di Ricerca nel progetto. Un secondo OdR(Dipartimento di Informatica dell'Università degli Studi di Torino) sarà coinvolto per selezionare le migliori tecnologie disponibili e accompagnare il porting del codice su GPU.
Simularia sarà capofila e responsabile della parallelizzazione e del porting del codice su GPU, Aethia svilupperà le interfacce utente nelle due configurazioni e sarà responsabile delle piattaforme hardware GPU, Smart Brain progetterà e realizzerà l'hardware FPGA.
Fonte di finanziamento: Bando PRISM-E approvato dalla Regione Piemonte con D.D. n. 593 del 12/12/2018 e finanziato con fondi europei POR/FESR 2014-2020
Partner: Simularia (capofila), Aethia Srl, SmartBrain Srl
Diagnosi Oncoematologica Rapida
In molte malattie oncologiche una diagnosi rapida in grado di identificare specifici marcatori molecolari è uno strumento indispensabile per la diagnosi, la prognosi e la gestione del trattamento terapeutico.
Il progetto DORA ha l'obiettivo di sviluppare una nuova linea di prodotto basata su un metodo diretto, veloce e sensibile, per la diagnosi molecolare rapida di alcune forme neoplastiche, e di implementare un software in grado di interfacciarsi agli strumenti di analisi e ai sistemi gestionali ospedalieri che gestisca il percorso diagnostico, fornisca una interpretazione dei risultati e che costituisca uno strumento efficace per la standardizzazione dei dati ottenuti e le procedure di controllo qualità.
La proposta integrata di software e reattivi IVD rappresenta una innovazione nel panorama della diagnostica oncologica e permetterà la riduzione sostanziale del tempo di analisi rispetto alle metodiche attualmente disponibili sul mercato, la semplificazione della procedura analitica adattando al contempo la nuova metodica alle piattaforme già in uso nei laboratori.
Fonte di finanziamento: POR Piemonte - FESR 2014-2020
Partner: Bioclarma Srl (capofila), Aethia Srl
Uno strumento per visualizzare le proprietà chimiche e fisiche dei solidi cristallini
CRYSPLOT è una piattaforma web che permette di visualizzare le proprietà dei solidi cristallini calcolate usando il codice CRYSTAL. In particolare CRYSPLOT è in grado di tracciare le seguenti proprietà: la struttura di bande e la densità degli stati (DOSs); le mappe, i profili e le mappe differenza della densità di carica elettronica; le mappe di potenziale elettrostatico; i profili di “Crystal Orbital Hamiltonian Population" (COHP) e di “Crystal Orbital Overlap Population" (COOP); i profili Compton e la funzione di autocorrelazione; gli spettri simulati infrarossi, di Raman e di riflettanza; la struttura di bande e la densità degli stati nel caso della dispersione fononica; le proprietà di trasporto quali la conduttività di elettroni, il coefficiente di Seebeck e la conduttività termica degli elettroni. Oltre alla possibilità di visualizzare i grafici delle proprietà elencate, CRYSPLOT consente la modifica e la personalizzazione dei grafici stessi per soddisfare gli standard richiesti nel campo della pubblicazione scientifica.
Fonte di finanziamento:
Partner: Università di Torino - Dipartimento di Chimica, Aethia Srl
CRYCLOUD
Studio di fattibilità per la simulazione del rilascio controllato dei farmaci su cloud con il codice CRYSTAL
Lo studio CRYCLOUD ha esplorato la possibilità di rendere disponibile il codice quantum chemistry CRYSTAL su cloud pubbliche, verificando che l'algoritmo sia adatto a girare in cloud e che le sue prestazioni siano accettabili in questo contesto. Sulla base delle recenti applicazioni alla modellizzazione di biomateriali e allo studio dell'interazione tra farmaci e materiali che possono essere utilizzati come nano-vettori per il trasporto e il rilascio controllato di farmaci (drug delivery), sono state validate le prestazioni del programma anche in questo ambito. Ci si è proposti quindi di verificare la possibilità di effettuare con CRYSTAL studi su problematiche di rilascio controllato di farmaci, il tutto ricorrendo unicamente a risorse di calcolo disponibili su cloud pubbliche. Soluzioni di questo tipo hanno un'importanza strategica sempre maggiore sul mercato in quanto la rapida crescita di informazioni disponibili e la necessità di automatizzare i processi di simulazione e di ricerca richiedono da un lato grandi capacità di calcolo, e dall'altro flessibilità nel poter disporre di risorse on-demand.
Fonte di finanziamento: Programma Operativo Regionale FESR (Piemonte) Asse I Attività I.1.3 Innovazione e P.M.I. - STUDI DI FATTIBILITA' CALL 2014
Partner: Aethia Srl (capofila), Università di Torino - Dipartimento di Chimica, Istituto Superiore Mario Boella
Deployment ed esecuzione on-demand di applicazioni HPC in ambienti Cloud
Il calcolo ad alte prestazioni, High Performance Computing (HPC), è uno strumento prezioso in numerosi settori della ricerca scientifica e della produzione industriale. Tuttavia, a causa degli elevati costi, la sua diffusione è spesso limitata ai grossi centri di ricerca o a realtà industriali di medie o grandi dimensioni. Il progetto “HPC CloudPills" ha esplorato come le tecnologie di Cloud Computing possano essere utilizzate al fine di ridurre i costi e le complessità associate alla creazione, manutenzione e gestione di infrastrutture IT per il calcolo ad alte prestazioni. L'obiettivo è stato rendere il calcolo ad alte prestazioni accessibile anche a realtà oggi non in grado di sostenere gli elevati costi iniziali e di gestione che questo comporta. Nel contesto del progetto sono state studiate e sviluppate un insieme di tecnologie che, combinate fra loro, hanno consentito di rendere semplice ed economico il deployment e l'esecuzione on-demand di applicazioni HPC in ambienti Cloud: creazione dinamica (“on-demand") di cluster HPC virtuali su infrastrutture di Cloud, standard per il packaging e la distribuzione di applicazioni HPC.
Fonte di finanziamento: Programma Operativo Regionale FESR (Piemonte) Asse I Attività I.1.3 Innovazione e P.M.I. - AIUTI AI SOGGETTI AGGREGATI AI POLI DI INNOVAZIONE 2010
Partner: Istituto Superiore Mario Boella (capofila), Aethia Srl, Simularia Srl, Nice Srl
Α technology pLatform for the Assisted living of Dementia elDerly INdividuals and their carers
La piattaforma ALADDIN ha lo scopo di supportare i malati di demenza e chi si prende cura di loro, nella gestione quotidiana domiciliare della malattia. ALADDIN si basa su metodologie finalizzate al follow-up efficiente dei pazienti, alla cura adattiva e alla diagnosi precoce dei sintomi per prevedere l'insorgere della malattia. Integra strumenti di stimolazione cognitiva per i pazienti, per il supporto decisionale e strumenti di gestione per i medici. È una soluzione IT aperta, sicura, interoperabile e integrata progettata secondo i principi SOA (Service-Oriented Architecture). La piattaforma ALADDIN può portare benefici nella prevenzione delle emergenze, nell'alleggerimento del peso gravante sulle persone dedicate alla cura grazie alle funzioni di monitoraggio, e nel mantenimento della qualità della vita del paziente e di chi lo assiste. Nel contesto del progetto internazionale, il progetto italiano si è prefisso lo scopo di individuare le variabili da raccogliere da pazienti e familiari, implementare il software e produrre un prototipo di dispositivo funzionante.
Fonte di finanziamento: AAL Joint Programme - Call for Proposals AAL-2008-1
Partner: Institute of Communication & Computer Systems (Grecia) (capofila), ATOS Origin (Spagna), Badalona Serveis Assistencials (Spagna), Psychiatric Hospital Of Attica (Grecia), Fraunhofer (Germania), The National Hospital for Neurology & Neurosurgery (UK), Alma Mater Studiorum Università di Bologna (Italia), Aethia Srl (Italia)
Altri progetti
- WEBBI - Web Intelligence
Il progetto ha cercato di fornire una soluzione al problema di estrarre dal web dati affidabili per poterli analizzare con tecniche di Business Intelligence, applicando la soluzione al caso specifico della medicina rigenerativa.
Fonte di finanziamento: POR-FESR (Piemonte) Asse I Attività I.1.3 Innovazione e P.M.I. - AIUTI AI SOGGETTI AGGREGATI AI POLI DI INNOVAZIONE 2010 - HYPERSPECTRA
Sviluppo pre-competitivo di un nuovo microscopio iperspettrale per imaging di campioni biologici: esempi applicativi in metrologia della medicina rigenerativa
Fonte di finanziamento: POR-FESR (Piemonte) Asse I Attività I.1.3 Innovazione e P.M.I. - AIUTI AI SOGGETTI AGGREGATI AI POLI DI INNOVAZIONE 2010 - PI STEM - Piattaforma Piemontese Per La Ricerca Sulle Cellule Staminali
Coinvolgimento principale di Aethia: sviluppo di una soluzione di raccolta dati centralizzata e di comunicazione per il consolidamento e l'utilizzo dell informazioni raccolte dalle unità di ricerca.
Fonte di finanziamento: F.E.S.R. 2007/2013 - Asse 1 Misura I.1.1 - Piattaforme innovative - BIO-THER - Modeling Oncogenic Pathways: from Bioinformatics to Diagnosis and Therapy
Coinvolgimento principale di Aethia: integrazione di attività di bioinformatica finalizzate alla generazione e al perfezionamento di un modello dinamico che integra le sequenze molecolari oncogeniche e prevede possibili resistenze ai farmaci e nuovi potenziali bersagli farmacologici.
"Aethia has been mainly involved in integrating bioinformatics activities aiming at the generation and refinement of a dynamic model integrating the oncogenic molecular pathways and predicting "drug-resistant signatures" as well as new potential drug targets."
Fonte di finanziamento: Regione Piemonte - Bando Converging Technologies