POLITECNICO DI BARI

Contact PersonProf. Giuseppe MastronardiTel. +39 080 596 3252 Fax +39 080 5963 410 e.mail mastrona@poliba.it

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Gruppo interdisciplinare di Bioinformatica

Obiettivi

Dipartimento di Elettrotecnica ed Elettronica

Il gruppo interdisciplinare di Bioinformatica è nato recentemente dalla collaborazione tra il Politecnico di Bari e l’Istituto di Ricovero e Cura a Carattere Scientifico Ospedale Oncologico “Giovanni Paolo II” di Bari. Attualmente il gruppo è costituito da alcuni docenti afferenti al DEE, Giuseppe Mastronardi, Giuseppe Acciani, Michele Bozzetti, Ernesto Chiarantoni, Daniela De Venuto, Vito Bevilacqua e Marcello Castellano, dai dottori Angelo Paradiso e Stefania Tommasi afferenti all’ IRCCS e dai dottori Menolascina, Cariello e Daleno. L’incessante progresso tecnologico a supporto della biomedicina ha generato, negli ultimi anni, una disponibilità di dati e tecnologie che rappresentano una novità senza precedenti nella storia delle scienze biomediche. E’ per questo motivo che, sempre più frequentemente negli ultimi anni, la comunità scientifica ha spostato la sua attenzione sull’impiego di tecniche avanzate mutuate, tra le altre scienze, dall’elettronica e dall’informatica. E proprio dal connubio tra la biologia, le biotecnologie e l’informatica nasce la bioinformatica. Si tratta di un nuovo filone di ricerca assolutamente nuovo e dinamico. Competenze diversificate sono richieste all’interno dello stesso gruppo per dare una soluzione a problemi che, spesso, abbracciano più settori scientifici. In seno al progetto di collaborazione tra il Politecnico e l’IRCCS di Bari sussistono, dunque, filoni di ricerca eterogenei che comprendono:

- Analisi dei dati Genomico-Funzionali di array ad alta densità (Mastronardi, Bevilacqua, Paradiso, Tommasi, Menolascina)

- Analisi di immagini mediche 3D per la modellazione di organi e la segmentazione di masse tumorali (Mastronardi, Bevilacqua, Castellano)

- Ottimizzazione di piani di trattamento radioterapeutici in campo oncologico (Mastronardi, Bevilacqua)

- Fusione multimodale di dati provenienti da più sistemi di acquisizione diagnostica (Acciani, Chiarantoni)

- Sensori e chip per il riconoscimento di DNA (De Venuto)

- Sistemi radianti a supporto della rilevazione di masse tumorali del seno (Bozzetti)

In virtù della convenzione stipulata tra il Politecnico di Bari e l’IRCCS Ospedale Oncologico “Giovanni Paolo II”, gli studenti del Politecnico possono svolgere tirocini formativi e lavori di tesi presso il Laboratorio di Oncologia Sperimentale e Clinica dell’Ospedale. L’attività del Gruppo di Bioinformatica è documentata già da alcune pubblicazioni internazionali.

Il Gruppo di Bioinformatica si prefigge l’obiettivo di integrare le tecniche di analisi dei dati, progettazione di dispositivi elettronici e tecniche biomediche al fine di ottimizzare l’impiego di risorse umane ed economiche nell’ambito della ricerca dell’oncologia sperimentale. In particolare:

- sono stati sviluppati e validati sistemi esperti basati su tecniche di Intelligenza Artificiale e Soft- Computing (sistemi ibridi, neurali con supervisione e senza supervisione ed evolutivi) iper l’estrazione di informazioni da dataset biologici. Sempre più spesso, infatti, la necessità di risposte accurate e, soprattutto, interpretabili da parte del personale biomedico spinge i ricercatori a sviluppare sistemi ad apprendimento automatico in grado di segnalare le caratteristiche più interessanti di ogni casistica e, così, fornire nuovi spunti alla ricerca. Le dimensionalità dei dataset in questione (si calcola che in media, negli ultimi studi vengano analizzate decine di migliaia di informazioni per ogni paziente), impediscono agli esperti umani di interpretare autonomamente i dati;

- sono state progettate e realizzate con risultati incoraggianti sonde a diodi per il sequencing di sequenze genetiche. Il sequenziamento di DNA è uno dei più importanti campi di ricerca nell’ambito della biologia molecolare. E’ infatti noto che grazie ai progetti genoma (2001) e hapmap (2005) i ricercatori hanno oggi a disposizione una mappa piuttosto dettagliata dei circa 3.000.000.0000 di paia di basi che formano il patrimonio genetico umano. Conoscendo l’esatta sequenza di un gene che sappiamo essere coinvolto in processi tumorali possiamo oggi sapere in anticipo se un paziente è geneticamente predisposto ad un tipo di tumore piuttosto che ad un altro. Data la complessità del processo, questo task può essere portato a termine soltanto attraverso tecnologie di sequencing avanzate.

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