Progetti di ricerca

YOGA

Pozzetti miniaturizzati per la coltura di tessuto cartillagineo per la diagnosi e medicina personalizzate dell’osteoartrite e Your Arthritis Goes Away

Settore

Health

Prodotto/Obiettivo

Si misureranno le concentrazioni di marker infiammatori con EliChipTM, piattaforma diagnostica microfluidica di Trustech, e la concentrazione di NO (ossido nitrico) con un Lab on Chip (LoC) sviluppato apposita. I risultati di queste analisi verranno memorizzati e standardizzati in un Data Base (DB) creato ad hoc e già concepito per futuri sviluppi atti alla diagnosi e medicina personalizzata. Nel corso di YOGA, il DB sarà popolato con i dati dell’ambiente laboratorio, si effettueranno analisi di sensitività e di correlazione per studiare comportamenti e relazioni tra le caratteristiche tissutali e terapeutiche per sviluppare un modello capace di predire l’efficacia della terapia.

Riepilogo del progetto

L’Osteoartrosi è una patologia invalidante molto diffusa tra le persone anziane. YOGA è il primo passo di un percorso più ampio che mira a identificare terapie personalizzate accoppiando la diagnostica in vitro e l’intelligenza artificiale. YOGA svilupperà un sistema di coltura cellulare complesso per simulare l’ambiente tissutale cartilagineo, in previsione del suo utilizzo con biopsie, in ambiente fisiologico e pro-infiammatorio e trattati con idrogeli rigenerativi.

Innovazione

L'ambizione di questo progetto è la realizzazione di una piattaforma semiautomatizzata e standardizzata che può essere usata in qualsiasi laboratorio clinico per la caratterizzazione dei tessuti da biopsia, quando il materiale disponibile è molto poco. L’applicazione alla osteoartrite vuole offrire un modello completo, versatile e scalabile che può essere facilmente adattato ad altre patologie. Fondamentale ed innovativo è l’abbinamento alla piattaforma digitale in grado di accogliere e analizzare, tramite algoritmi avanzati di machine learning, grandi quantità di dati.

Ruolo di ES

Realizzazione piattaforma easy-to-use per la medicina preventiva basata su algoritmi di machine learning, studiata per poter essere utilizzato da personale senza specifica expertise matematico-informatica (medici, laboratorio analisi). Analisi dati e modellazione micro-fluidica di Elichip.

Partners

TRUSTECH DIAGNOSTICS SRL | ENGINSOFT SPA

Schema di finanziamento

Il progetto YOGA è finanziato nell’ambito dei Bandi a Cascata del Programma NODES, sostenuto dal MUR sui fondi PNRR MUR - M4C2 - Investimento 1.5 Avviso "Ecosistemi dell'Innovazione", nell'ambito del PNRR finanziato dall’Unione europea – NextGenerationEU (Grant agreement Cod. n.ECS00000036).
Bando a Cascata per le imprese – Linea A dello Spoke 5 sui fondi CUP C13C22000420001.

YOGA

Sito web

Durata

18 mesi

Periodo

15 dicembre 2023 – 14 giugno 2025

Coordinatore

TRUSTECH DIAGNOSTICS SRL

Referente in EnginSoft

Danilo Col

Numero di partner

2

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Alcune nostre competenze nella ricerca e nel trasferimento tecnologico

Research project

GAP

Ghise e leghe di Alluminio ad elevate Prestazioni per componenti innovativi

L’innovatività del progetto GAP consiste nello sviluppo di materiali metallici innovativi, con potenzialità applicative multi-settoriali, incrementate dalla sperimentazione di nuove tecnologie specifiche (utilizzo di anime ceramiche per la pressocolata, trattamenti superficiali, metodologie di giunzione).

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GeoS-TECHIS

Geothermal Source Thermal Energy for Cooling and Heating in Industries with Steam

Aligned with Europe’s green transition, GeoS-TECHIS supports the EU's "Fit for 55" climate goals by integrating renewable energy, improving efficiency, and fostering the circular economy. Adhering to the European Commission’s "Do No Significant Harm" principle, the project advances environmental sustainability, innovation, and economic growth.

Research project

OScaR

Optical SCAn-and-Repair solution for machine tools

The final goal of the project is to define a technology solution to repair metal components. End users require an automated or semi-automated solution for mounting a part of partially unknown shape into a machine, measuring the relevant part of its surface in 3D and automatically generating a repair program to restore it to the desired shape.