Attività

Il MIND Lab è un laboratorio focalizzato sull’analisi integrata di dati multi-omici per migliorare la comprensione dei disturbi neurologici. Attraverso l'uso di tecniche computazionali avanzate, il laboratorio mira a stratificare i pazienti in modo innovativo e a identificare biomarcatori diagnostici e predittivi per le risposte biologiche individuali.

Le attività del MIND Lab includono l’utilizzo di molteplici metodologie computazionali, tra cui:

• Tecniche analitiche di bioinformatica e data science, che permettono di gestire grandi quantità di dati complessi ed eterogenei, per estrarne informazioni biologicamente e clinicamente utili, mediante algoritmi di machine learning e modelli predittivi.
• Modellazione dei dati e feature engineering, per costruire modelli robusti che rappresentino i processi biologici e per identificare le variabili più rilevanti dai dati genomici, proteomici e clinici.
• Integrazione dei dati provenienti da diverse fonti (genomica, trascrittomica, epigenomica, proteomica, clinica) in una struttura unificata, fondamentale per ottenere una visione complessiva dei sistemi biologici e una comprensione interdisciplinare dei disordini neurologici.
• Metodi di statistical learning e analisi multimodale integrativa, che combinano diverse tipologie di dati (es. imaging, genomica, clinica) per un’interpretazione più profonda e accurata dei casi di studio.
• Analisi di reti complesse, utilizzate per studiare le interazioni all'interno dei sistemi biologici, come le reti di regolazione genica o le interazioni proteiche, identificando nodi chiave che hanno un ruolo critico nei processi patologici.

Grazie a queste metodologie, il laboratorio MIND supporta la medicina di precisione, migliorando diagnosi e strategie terapeutiche personalizzate. La collaborazione tra l'Istituto Besta e il Politecnico di Milano rappresenta una sinergia cruciale, unendo competenze cliniche e di scienza dei dati per ottenere risultati innovativi nella ricerca neurologica.

 

Team

Team leaders

 

Dr. Erika Salvi  Data Science Center, MIND Lab, Joint Research Platform Fondazione IRCCS Istituto Neurologico Carlo Besta Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria Politecnico di Milano

Prof. Marco Masseroli  Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria Politecnico di Milano  MIND Lab, Joint Research Platform  Fondazione IRCCS Istituto Neurologico Carlo Besta

Staff Ricercatori

Dr. Elkadia Mehmeti  Data Science Center and Neurolagology Unit  Fondazione IRCCS Istituto Neurologico Carlo Besta

Dr. Silvia Cascianelli  Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria  Politecnico di Milano

 

Studenti di Dottorato

Dr. Simone Tomè, PhD student in information technology, Politecnico di Milano; MIND Lab, Joint Research Platform, Fondazione IRCCS Istituto Neurologico Carlo Besta

Dr. Linda Maldera, PhD student in information technology, Politecnico di Milano; MIND Lab, Joint Research Platform, Fondazione IRCCS Istituto Neurologico Carlo Besta

 

 

Pubblicazioni

Tomè S, Cascianelli S, Salvi E, Masseroli M. Supervised Relevance-Redundancy assessment for feature selection in high-dimensional genotype data. In: Napolitano F, Cerulo M, editors. Proceedings of the 19th International Conference on Computational Intelligence Methods for Bioinformatics and Biostatistics, CIBB 2024, September 4-6, 2024; Benevento, IT. Benevento, IT: University of Sannio; 2024. 41, p. 1-6.

 

Contatti

erika.salvi@istituto-besta.it

marco.masseroli@polimi.it

 

LINK Utili

https://www.istituto-besta.it/data-science-center