MUR-FISA SPARK
Ministero dell’Università e della Ricerca
FONDO ITALIANO PER LE SCIENZE APPLICATE (FISA)
MUR-FISA – Avviso per la presentazione di proposte progettuali a valere sul Fondo italiano per le scienze applicate contenuto nel Decreto del 18 luglio 2024, n. 1075 (FISA-2024-00350). “Sviluppo di uno strumento basato sul deep learning per l’analisi scRNAseq del sangue: una piattaforma predittiva completa basata sull’intelligenza artificiale per la diagnosi e il potenziale trattamento della fibrosi polmonare idiopatica (IPF)” (SPARK)”
Codice progetto:
FISA 2024-00350
Valore totale:
2.765.529 €
Durata
1/10/2025-30/09/2030
Il progetto SPARK mira allo sviluppo di un approccio integrato e personalizzato per i pazienti con fibrosi polmonare idiopatica (IPF), patologia rara ma di grave entità, caratterizzata da un’eccessiva deposizione di matrice extracellulare e dalla progressiva distruzione dell’architettura polmonare, con conseguente insufficienza respiratoria e un significativo impatto negativo sulla qualità di vita dei pazienti. In particolare, attraverso analisi omiche e modelli preclinici di organoidi e modelli murini, il progetto SPARK si pone l’obiettivo di identificare specifiche popolazioni cellulari e alterazioni molecolari in grado di riflettere i cambiamenti patologici a livello polmonare, evidenziando potenziali biomarcatori della IPF.
Risultati attesi
Il progetto si propone di ottenere i seguenti principali risultati:
- Identificazione di firme molecolari e cellulari associate allo sviluppo ed esacerbazione della IPF.
- Definizione di biomarcatori diagnostici e di monitoraggio, in grado di riflettere le alterazioni polmonari e di supportare una diagnosi più precoce e accurata della IPF.
- Integrazione di dati clinici, molecolari e di stile di vita, al fine di ottenere una caratterizzazione multidimensionale e personalizzata dei pazienti con IPF, comprendendo le forme UIP e NSIP.
- Sviluppo di una piattaforma di intelligenza artificiale, capace di integrare le diverse tipologie di dati e di generare un IPF Prediction Score.
- Sviluppo di modelli preclinici innovativi per la validazione di IPF Prediction Score
Nel complesso, il progetto mira a creare un sistema integrato per la prevenzione, la diagnosi precoce, il monitoraggio e la personalizzazione del trattamento della IPF, combinando analisi molecolari avanzate, intelligenza artificiale, dati clinici e diagnostica. L’approccio proposto è in linea con le attività FISA e con l’obiettivo di promuovere modelli di medicina predittiva e personalizzata, favorendo strategie di prevenzione e intervento precoce nella fibrosi polmonare idiopatica.