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SIBYLLA BIOTECH&INFN CONTRO IL COVID-19
ambito / simulazioni, virtual screening, terapia
Simulazione del folding proteico per identificare molecole che possano interferire con il processo di replicazione del virus SARS-COV2, per rallentare la sua diffusione in attesa della produzione di un vaccino. In particolare, Sibylla Biotech, spin-off dell’INFN, si sta concentrando sulla proteina ACE2, il recettore cellulare che si trova soprattutto nelle cellule umane dell’endotelio polmonare e in altri tessuti come nel cuore e nell’intestino, al quale si lega la proteina virale Spike presente sulla superficie del virus. Applicando il protocollo PPI-FIT, è in corso la ricerca di molecole capaci di diminuire i livelli del recettore, inibendo quindi l’entrata del virus. L’INFN fornisce una importante quota delle sue risorse di calcolo per le simulazioni di Sibylla Biotech, pari a circa 30mila unità di calcolo, lavorando in parallelo in 8 suoi data center.
Per approfondire
Sito Sibylla Biotech
Comunicato Stampa INFN primi risutati
Comunicato Stampa INFN Avvio simulazioni
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MVM Milano Ventilatore Meccanico
ambito / dispositivi medici, ventilatori polmonari
Progettare, sviluppare, costruire e certificare un ventilatore sicuro ed efficiente, dotato di un sistema di controllo avanzato che consenta le diverse modalità di ventilazione, ma che, al contempo, sia caratterizzato da un design semplice, si basi su componenti di facile reperibilità sul mercato, e possa quindi essere di rapida produzione in diversi Paesi. La Collaborazione MVM opera in un ambiente di innovazione aperta per consentire il rapido avanzamento del design e del collaudo dei ventilatori, riducendo i tempi necessari alla loro produzione e distribuzione negli ospedali. Il progetto ha ottenuto la certificazione FDA americana nel maggio 2020 e la certificazione CE nel maggo 2021.
Per approfondire
sito MVM
paper
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STAMPA 3D VALVOLE CHARLOTTE
ambito / dispositivi medici, ventilatori polmonari
Le Sezioni INFN di Milano e Pavia, hanno collaborato all’iniziativa di Isinnova, l’azienda bresciana che ha reso disponibile in modalità Open Source il progetto operativo per stampare in 3D la valvola Charlotte capace di convertire le maschere da snorkeling full-face in supporti per aiutare il trattamento dei pazienti COVID sub-intensivi. Le Sezioni INFN hanno messo a disposizione le proprie stampanti 3D e il proprio personale per la produzione delle valvole Charlotte e dei rispettivi collari di rinforzo. Le valvole in PLS sono state prodotte a Milano, in collaborazione con il Dipartimento di Fisica dell’Università Statale, mentre quelle in ABS sono state prodotte a Pavia e sterilizzate grazie alla collaborazione con il Policlinico S. Matteo di Pavia e poi tutte recapitate in tempi brevissimi a Monza, al centro operativo di smistamento del materiale.
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COVIDSTAT INFN
ambito / analisi statistiche
Realizzato dal Gruppo di Lavoro CovidStat INFN, la cui costituzione è stata promossa in seno all’INFN con l’obiettivo di mettere a disposizione dell’Unità di Crisi Covid19 interna all’Istituto una analisi statistica dei dati forniti quotidianamente dalla Protezione Civile sulla diffusione della pandemia in Italia. Il sito propone un’analisi strettamente statistica dei dati e mette a disposizione un quadro aggiornato della situazione, con tabelle sinottiche e mappe navigabili interattivamente.
Per approfondire
sito COVIDSTAT INFN
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ANALISI DATI SULLA DIFFUSIONE DELLA PANDEMIA
ambito / analisi su modelli epidemiologici
Analisi dei dati sulla diffusione del covid-19 sul territorio nazionale e in altri Paesi, utilizzando modelli statistici ed epidemiologici, al fine di studiare e prevedere l’andamento della pandemia.
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ANTI_COVID_LAB
ambito / caratterizzazione di materiali, DPI
Laboratorio per la verifica delle qualità funzionali di tessuti destinati alla realizzazione di mascherine e altri DPI per la prevenzione del contagio. Il laboratorio fornirà assistenza tecnico-scientifica alle aziende che potranno richiedere di testare tessuti per realizzare DPI secondo gli standard previsti dalle normative vigenti.
Per approfondire
Comunicato stampa INFN
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SISTEMA DI STERILIZZAZIONE
ambito / sterilizzazione
Il progetto si propone di realizzare un sistema, basato su una sorgente radiogena, da utilizzare per la sterilizzazione di superfici.
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CARATTERIZZAZIONE DI BATTERI E VIRUS IN ATMOSFERA
ambito / prevenzione, epidemiologia, componente biologica degli aerosol atmosferici
Recenti studi preliminari hanno individuato un presunto legame tra la rapidità di diffusione del covid-19 e le concentrazioni dei principali inquinanti atmosferici. Poiché attualmente l’ipotesi si basa su un numero esiguo di dati, questo studio intende incrementare la loro significatività statistica, e inoltre vuole verificare la possibilità di definire degli indicatori dell’effetto delle concentrazioni sulla diffusione del bioaerosol. Il progetto quindi è rivolto alla caratterizzazione di batteri e virus presenti in atmosfera e allo studio delle possibili relazioni tra concentrazione di inquinanti atmosferici, parametri meteorologici e la componente biologica dell’aerosol atmosferico.
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QUALITA’ DELL’ARIA E DIFFUSIONE DI BIOAEROSOL
ambito / prevenzione, epidemiologia, componente biologica degli aerosol atmosferici
È stato ipotizzato un legame tra la rapidità di diffusione del covid-19 e i livelli di inquinamento atmosferico, in particolare quelli tipici del bacino padano, ma mancano dati a supporto. L’ipotesi resta però aperta e va approfondita e verificata con studi sistematici in condizioni controllate, proprio come quelle ottenibili con una camera di simulazione atmosferica opportunamente attrezzata. La verifica in termini quantitativi della suddetta ipotesi è l’obiettivo principale della ricerca, che mira quindi a individuare possibili relazioni tra la concentrazione in atmosfera di particolari inquinanti, in particolare aerosol, e la vitalità/diffusione di ceppi batterici e virali.
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PROGNOSI E OTTIMIZZAZIONE DELLA TERAPIA
ambito / AI, simulazioni biomeccaniche, prognosi, terapia
La scelta di intubare ed effettuare ventilazione forzata di pazienti con covid-19 in terapia intensiva oggi non tiene conto della specificità del danno polmonare e del quadro clinico del paziente. Il progetto intende indagare possibili ottimizzazioni della scelta clinica e dell’uso di apparati ventilatori, utilizzando predizioni di ossigenazione a 2-3 giorni ottenute con l’Intelligenza Artificiale (AI), dati clinici e simulazioni di biomeccanica. L’AI combina dati TAC al torace e dati di emogasanalisi, frequentemente aggiornati nelle cartelle cliniche dei pazienti durante la permanenza in terapia intensiva, e risultati di simulazioni.
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AIM Artificial Intelligence in Medicine
ambito / AI, supporto alla diagnosi e follow up, prognosi
Il progetto propone, grazie alla raccolta di dati di imaging e dati clinici, lo sviluppo di modelli predittivi basati su machine learning e deep learning per il supporto alla diagnosi o previsione di prognosi per i soggetti affetti da covid-19
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NANOFARMACI ANTIVIRALI
ambito / prevenzione, terapia, immunologia, virologia
Il progetto si propone di indagare la possibilità di inibire la replicazione del virus mediante l’utilizzo di nanoparticelle metalliche (MeNPs), attraverso i seguenti step: preparazione e caratterizzazione di MeNPs specifiche, inibizione in vitro della replicazione di covid-19 (interazione con MeNPs), studio dell’inibizione del meccanismo replicativo
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CLOUD PER LA GESTIONE DEI DATI
ambito / cloud, computing, trattamento dati sensibili, infrastrutture di calcolo e storage distribuite
Il progetto ha come obiettivo l’armonizzazione di dataset e strumenti e l’ottimizzazione della disponibilità di risultati di analisi attraverso piattaforme aperte distribuite a livello nazionale e internazionale, l’adattamento di applicazioni di simulazione e analisi mediche e bioinformatiche utilizzando la piattaforma open source Cloud INFN per il trattamento appropriato di dati sensibili, la semplificazione e l’ottimizzazione dell’esecuzione di workload di analisi e simulazioni volte al contrasto del covid-19, e l’utilizzo di banche dati multiple su scala nazionale e internazionale.
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