Teranostica - Theranostics

Linea di Ricerca MA6 – TR 6.1 (Medicina Nucleare) 

 

Responsabile  

Dott. Riccardo Laudicella 

 

Partecipanti 

Prof. Matteo Bauckneht (Medicina Nucleare, IRCCS Ospedale Policlinico San Martino, Dipartimento di Scienze della Salute, Università di Genova, Italia) 

Dott. Albert Comelli (Fondazione Ri.MED, Palermo, Italia) 

Dott. Andrea Farolfi (Medicina Nucleare, IRCCS Azienda Ospedaliero Universitaria di Bologna, Italia) 

Prof. Fabio Minutoli (Medicina Nucleare, Dipartimento BIOMORF, Università di Messina) 

Dott. Alessandro Stefano (Istituto di Bioimmagini e Sistemi Biologici Complessi – Centro Nazionale di Ricerca IBSBC - CNR, Cefalù, Italia) 

 

Tematica  

Teranostica - Theranostics 

 

Linee 

Applicazioni di teranostica nel carcinoma prostatico – Theranostics applications in prostate cancer 

 

Applicazioni di teranostica nei tumori neuroendocrini – Theranostics applications in neuroendocrine tumor 

 

Applicazioni di intelligenza artificiale nella teranostica – Artificial intelligence applications in theranostics 

 

Breve descrizione delle linee di ricerca 

La linea di ricerca è incentrata sugli utilizzi precoci della teranostica e sull’identificazione di nuovi biomarcatori predittivi e prognostici. Attraverso approcci multiomici con integrazioni di intelligenza artificiale (sia machine- che deep-learning) verranno analizzate le immagini effettuate prima, durante e dopo i trattamenti unitamente a dati clinici-biochimici, con l’obiettivo di identificare nuovi indicatori e sviluppare algoritmi sostenibili e caratterizzati da utilità clinica verso la medicina di precisione. 

 

The line of research focuses on early uses of theranostics and the identification of new predictive and prognostic biomarkers. Through multiomics approaches with artificial intelligence integrations (both machine- and deep-learning) images taken before, during and after treatments together with clinical-biochemical data will be analyzed, with the goal of identifying new indicators and developing sustainable algorithms characterized by clinical utility toward precision medicine. 

 

Progetti di ricerca finanziati in corso  

NA 

 

Contatti 

Email: riccardo.laudicella@unime.it 

Sede: Dipartimento BIOMORF, Padiglione E, 4° piano – Stanza 17 

 

Responsabile  

Dott. Riccardo Laudicella 

 

Partecipanti 

Dott.ssa Virginia Liberini (Medicina Nucleare, ASO S.Croce e Carle Cuneo, Italia) 

Prof. Fabio Minutoli (Medicina Nucleare, Dipartimento BIOMORF, Università di Messina) 

 

Tematica  

La PET nei tumori cerebrali – Brain tumors PET imaging 

 

Linee 

Imaging molecolare PET nei tumori cerebrali – PET molecular imaging in brain tumor 

 

Applicazioni di intelligenza artificiale nei tumori cerebrali – Artificial intelligence applications in brain tumor 

 

Breve descrizione delle linee di ricerca 

La linea di ricerca è incentrata sull’identificazione di nuovi biomarcatori predittivi e prognostici in ambito neuro-oncologico. Attraverso approcci multiomici con integrazioni di intelligenza artificiale (sia machine- che deep-learning) verranno analizzate le immagini effettuate prima, durante e dopo trattamenti in ambito neuro-oncologico unitamente a dati clinici-biochimici, con l’obiettivo di identificare nuovi indicatori e sviluppare algoritmi sostenibili e caratterizzati da utilità clinica verso la medicina di precisione. 

 

The line of research is focused on identifying new predictive and prognostic biomarkers in neuro-oncology. Through multiomics approaches with artificial intelligence integrations (both machine- and deep-learning) images taken before, during and after treatments in neuro-oncology patients along with clinical-biochemical data will be analyzed, with the goal of identifying new indicators and developing sustainable algorithms characterized by clinical utility toward precision medicine. 

 

Progetti di ricerca finanziati in corso  

NA 

 

Contatti 

Email: riccardo.laudicella@unime.it 

Sede: Dipartimento BIOMORF, Padiglione E, 4° piano – Stanza 17