DLVSystem<\/b> \u00e8 orgogliosa di annunciare la sua partecipazione attiva al progetto di ricerca \u201cI-NEST \u2013 INTERCONNECTED NORD-EST INNOVATION ECOSYSTEM\u201d Spoke 2 \u2013 Health, Food and Lifestyles: Thermo-responsive Biopolymeric Proteins. <\/b>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.<\/p>\n
Il progetto sfrutta le peculiari propriet\u00e0 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).<\/p>\n<\/div>
\n“Integrando l’intelligenza artificiale <\/b>nella biologia molecolare, miriamo ad accelerare la progettazione di soluzioni biomedicali di nuova generazione con una precisione senza precedenti.”<\/p>\n
\u2014 DLVSystem<\/b><\/p>\n<\/blockquote>\n<\/div>
<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>In qualit\u00e0 di spin-off dell’Universit\u00e0 della Calabria, DLVSystem<\/b> svolge un ruolo strategico guidando i Work Package 4 e 5<\/b>, dedicati allo sviluppo di modelli di Intelligenza Artificiale<\/b> per la predizione e l’integrazione all’interno del sistema.<\/p>\n
Il nostro team AI<\/b> si concentrer\u00e0 su:<\/p>\n
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- Costruire dataset specializzati, anche attingendo da vasti repertori di letteratura scientifica (es. collezioni di articoli PMC).<\/li>\n
- Applicare metodologie AI avanzate, come i Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLM)<\/b> e la Retrieval-Augmented Generation (RAG)<\/b>.<\/li>\n
- Sviluppare un modello di Machine Learning<\/b> per predire accuratamente le combinazioni ottimali di plasmide e ceppo batterico, finalizzato a migliorare la resa proteica e l’efficienza del sistema.<\/li>\n<\/ul>\n
L’iniziativa \u2014 denominata “HELP for Health”<\/b> \u2014 \u00e8 il risultato di una stretta e dinamica collaborazione con l’Universit\u00e0 della Calabria, responsabile dei work packages che riguardano la produzione, purificazione e sub-clonaggio delle proteine.<\/p>\n
DLVSystem<\/b> \u00e8 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.<\/p>\n
L’iniziativa si allinea perfettamente con la visione pi\u00f9 ampia del PNRR di rafforzare l’ecosistema dell’innovazione italiano attraverso ricerca all’avanguardia ed efficace trasferimento tecnologico.<\/p>\n<\/div>