DLVSystem è orgogliosa di annunciare la sua partecipazione attiva al progetto di ricerca “I-NEST – INTERCONNECTED NORD-EST INNOVATION ECOSYSTEM” Spoke 2 – Health, Food and Lifestyles: Thermo-responsive Biopolymeric Proteins. Questa importante iniziativa, finanziata nell’ambito del PNRR (Missione 4, Componente 2, Investimento 1.5), si propone di sviluppare proteine ricombinanti biopolimeriche termo-responsive all’avanguardia, con significative applicazioni nel campo della diagnostica e della medicina di precisione.

Il progetto sfrutta le peculiari proprietà dei Peptidi Simili all’Elastina (Elastin Like Peptides – ELP), e in particolare delle loro varianti umane (Human Elastin Like Peptides – HELP). Queste molecole mostrano una transizione di fase inversa termo-dipendente e completamente reversibile, caratteristica che le rende ideali come carrier intelligenti per proteine funzionali e per l’implementazione di processi di purificazione innovativi basati su cicli termici. Le applicazioni target del progetto sono di grande impatto e includono lo sviluppo di soluzioni antimicrobiche mirate (sfruttando coniugati come HELP-hBD1), la promozione della rigenerazione tissutale (con HELP-hEGF) e la creazione di sistemi diagnostici avanzati, ad esempio per il rilevamento della bilirubina (con HELP-UnaG).

“Integrando l’intelligenza artificiale nella biologia molecolare, miriamo ad accelerare la progettazione di soluzioni biomedicali di nuova generazione con una precisione senza precedenti.”

— DLVSystem

In qualità di spin-off dell’Università della Calabria, DLVSystem svolge un ruolo strategico guidando i Work Package 4 e 5, dedicati allo sviluppo di modelli di Intelligenza Artificiale per la predizione e l’integrazione all’interno del sistema.

Il nostro team AI si concentrerà su:

  • Costruire dataset specializzati, anche attingendo da vasti repertori di letteratura scientifica (es. collezioni di articoli PMC).
  • Applicare metodologie AI avanzate, come i Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLM) e la Retrieval-Augmented Generation (RAG).
  • Sviluppare un modello di Machine Learning per predire accuratamente le combinazioni ottimali di plasmide e ceppo batterico, finalizzato a migliorare la resa proteica e l’efficienza del sistema.

L’iniziativa — denominata “HELP for Health” — è il risultato di una stretta e dinamica collaborazione con l’Università della Calabria, responsabile dei work packages che riguardano la produzione, purificazione e sub-clonaggio delle proteine.

DLVSystem è entusiasta di apportare la sua profonda esperienza in IA e sistemi basati sulla logica a un progetto che promette di avere un impatto significativo sul futuro della ricerca e della tecnologia biomedica.

L’iniziativa si allinea perfettamente con la visione più ampia del PNRR di rafforzare l’ecosistema dell’innovazione italiano attraverso ricerca all’avanguardia ed efficace trasferimento tecnologico.