DiOncoGen Diagnostica Innovativa

LINEA DI FINANZIAMENTO

PO FESR Sicilia 2014/2020 – Avviso pubblico D.D.G. n. 1349/5 del 14/06/2017
Azione 1.1.5 “Sostegno all’avanzamento tecnologico delle imprese attraverso il finanziamento di linee pilota e azioni di validazione precoce dei prodotti e di dimostrazione su larga scala”
Titolo progetto “DiOncoGen Diagnostica Innovativa”
Codice n. 08CT8610100110
CUP: G89J18000700007
Ambito tematico individuato nella Strategia di Specializzazione Intelligente: Life Sciences

Il progetto è stato finanziato con D.D.G. n.3313/5.S del 06/11/2019

• Costo complessivo progettuale: 3.676.554,00 euro
• Contributo complessivo progettuale: 2.792.483,20 euro

SINTESI PROGETTO

Durata progetto: Dicembre 2019 – Settembre 2023

Il progetto “DiOncoGen Diagnostica Innovativa”, finanziato a valere sull’Azione 1.1.5 del PO FESR Sicilia 2014-2020, ad un partenariato pubblico privato costituto dall’Istituto Oncologico del Mediterraneo S.p.a., da Cloud Pathology Group S.r.l., da Vera Salus Ricerca S.r.l., da Alphagenics Biotech S.r.l., dall’Istituto Nazionale di Fisica Nucleare e dall’Università degli Studi di Catania, è nato con l’obiettivo di creare e validare strumenti avanzati “all-in-one”, basati sull’integrazione delle moderne tecnologie analitiche in ambito biomedico con metodi innovativi d’interpretazione automatizzata. L'approccio di "interpretazione assistita" si propone di ridurre significativamente il divario tecnologico tra le ultime metodologie, come la biologia molecolare, la genomica e la patologia digitale, e gli operatori clinici (principalmente oncologi, patologi e genetisti) nel settore oncologico. Ciò favorirà la personalizzazione delle diagnosi, anche in termini di supporto alla decisione terapeutica.

Il progetto DiOncoGen Diagnostica Innovativa è stato articolato in tre componenti complementari:

1. Uno strumento digitale definito Decision Support System for Pathology (DSS-P) creato per aiutare i patologi oncologici nella loro attività quotidiana di istologia e citologia liquida. Questo sistema consente la digitalizzazione dei vetrini fisici e l'utilizzo di un sistema esperto per diagnosi avanzate. Utilizzando tecnologie IT e algoritmi di intelligenza artificiale, il DSS-P offre ai patologi un supporto mirato, consentendo la condivisione di immagini senza inviare fisicamente il vetrino. Questo sistema migliora la diagnosi, riducendo tempi e costi, agevolando la "consensus diagnostics" a distanza e accelerando le refertazioni grazie a un'analisi pre-diagnostica automatica.
2. Un sistema avanzato, applicato alla tecnologia di sequenziamento di nuova generazione (Next Generation Sequencing - NGS), capace di generare, filtrare, arricchire e interpretare i dati di sequenziamento. Questo sistema produce report mirati alla decisione terapeutica, fornendo informazioni chiare ed inequivocabili per gli utenti specifici come oncologi, patologi, chirurghi, genetisti, radioterapisti e medici di base.
3. Un sistema diagnostico flessibile sviluppato per analizzare un pannello selezionato di mutazioni in uno o più geni associati al cancro. Questo sistema si basa su un saggio molecolare semplificato, sensibile, modulabile in formato multiplex e altamente standardizzato. Nel processo, il campione clinico d'interesse viene elaborato attraverso una procedura semplificata, generando un lisato grezzo senza la necessità di purificare il DNA/RNA, riducendo così l'intervento dell'operatore e diminuendo i tempi globali di analisi e i costi associati.

Per maggiori dettagli vedasi il sito ufficiale del PO FESR Sicilia 2014/2020 www.euroinfosicilia.it

Pubblicazioni e presentazioni scientifiche collegate al progetto

• Martorana E., Castorina P., Ferini G., Forte S., Mare M. Forecasting Individual Patients’ Best Time for Surgery in Colon-Rectal Cancer by Tumor Regression during and after Neoadjuvant Radiochemotherapy (2023) Journal of Personalized Medicine, 13 (5), art. no. 851 DOI: 10.3390/jpm13050851
• Muscolino A., Di Maria A., Rapicavoli R.V., Alaimo S., Bellomo L., Billeci F., Borzì S., Ferragina P., Ferro A., Pulvirenti A. NETME: on-the-fly knowledge network construction from biomedical literature (2022) Applied Network Science, 7 (1), art. no. 1 DOI: 10.1007/s41109-021-00435-x
• Grasso R., Micale G., Ferro A., Pulvirenti A. MODIT: MOtif DIscovery in Temporal Networks (2022) Frontiers in Big Data, 4, art. no. 806014 DOI: 10.3389/fdata.2021.806014
• Di Maria A., Alaimo S., Bellomo L., Billeci F., Ferragina P., Ferro A., Pulvirenti A. BioTAGME: A Comprehensive Platform for Biological Knowledge Network Analysis (2022) Frontiers in Genetics, 13, art. no. 855739 DOI: 10.3389/fgene.2022.855739
• Castorina P., Martorana E., Forte S. Dynamical Synergy of Drug Combinations during Cancer Chemotherapy (2022) Journal of Personalized Medicine, 12 (11), art. no. 1873 DOI: 10.3390/jpm12111873
• Vella V., Giuliano M., Ferlita A.L., Pellegrino M., Gaudenzi G., Alaimo S., Massimino M., Pulvirenti A., Dicitore A., Vigneri P., Vitale G., Malaguarnera R., Morrione A., Sims A.H., Ferro A., Maggiolini M., Lappano R., De Francesco E.M., Belfiore A. Novel mechanisms of tumor promotion by the insulin receptor isoform a in triplenegative breast cancer cells (2021) Cells, 10 (11), art. no. 3145 DOI: 10.3390/cells10113145
• La Ferlita A., Alaimo S., Di Bella S., Martorana E., Laliotis G.I., Bertoni F., Cascione L., Tsichlis P.N., Ferro A., Bosotti R., Pulvirenti A. RNAdetector: a free user-friendly stand-alone and cloud-based system for RNA-Seq data analysis (2021) BMC Bioinformatics, 22 (1), art. no. 298 DOI: 10.1186/s12859-021-04211-7
• Russo V., Gambera G., Leotta C.G., Rescifina A., Drago C., Pitari G.M. AKR1B10 is an Actionable Molecular Target for Apigenin in Colon Cancer (2023) Molecular Oncology, 17 (1), pag. 379 Congresso Scientifico Internazionale EACR 2023 (12-15 Giugno, Torino, Italy)

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