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I risultati della ricerca dal titolo Challenges and opportunities for digitaltwins in precision medicine from acomplex systems perspective sono stati pubblicati sulla rivista scientifica «NPJ Digital Medicine», del gruppo editoriale Nature, e pongono le basi per una nuova generazione di strumenti diagnostici e terapeutici che combinano la scienza delle reti, la biologia computazionale e la medicina digitale.
«Il nostro approccio non è un semplice esercizio di modellazione predittiva – spiega Manlio De Domenico, primo autore dello studio e docente al dipartimento di Fisica e astronomia dell’Università di Padova –. Si basa su modelli computazionali complessi guidati da ipotesi biologiche esplicite, che consentono di simulare e analizzare interventi terapeutici in modo trasparente e interpretabile, migliorando la comprensione dei meccanismi sottostanti ai processi biologici. La sfida, adesso, è farli comunicare bene tra loro».
Lo studio si distingue per la sua interdisciplinarietà, poiché integra concetti e tecniche della fisica statistica con la biologia e la medicina. I gemelli digitali descritti nel lavoro non sono semplici riproduzioni statistiche di dati clinici ma veri e propri modelli esplicativi che, in linea di principio, sono in grado di replicare in-silico il comportamento di cellule, organi o interi organismi utilizzando simulazioni basate su meccanismi biologici multiscala e multilivello. Questo consente di esplorare strategie terapeutiche dinamiche e ottimizzare le decisioni cliniche in tempo reale.
La ricerca, condotta in collaborazione con l’Università Ca’ Foscari di Venezia, la Binghamton University (USA), il London Institute for Mathematical Sciences e la Universidade Católica Portuguesa di Lisbona, mette in evidenza come questi modelli possano colmare le lacune delle tecniche basate sull’intelligenza artificiale “opaca”, definita tale in quanto la sua complessità impedisce agli utenti umani di comprendere e spiegare pienamente i meccanismi che la guidano, suscitando una certa diffidenza nel suo utilizzo. Questa complessità ostacola la diffusione dell’intelligenza artificiale in settori cruciali come medicina e sicurezza.
Grazie all’uso di modelli generativi ipotesi-guidati, questo approccio promette di migliorare l’efficacia delle terapie personalizzate, riducendo i rischi associati a diagnosi e trattamenti non ottimali. L’integrazione di “big data” biologici, storici e ambientali consente inoltre di catturare la complessità delle interazioni biologiche e dell’esposoma (l’insieme degli stimoli ambientali che entrano in contatto con il corpo), aprendo nuove possibilità nella lotta contro malattie complesse come il cancro, le malattie neurodegenerative e molte patologie croniche.
Questa ricerca rappresenta un punto di incontro tra fisica dei sistemi complessi, medicina e biologia dei sistemi e delinea nuove prospettive per lo sviluppo di una medicina più equa, efficace e sostenibile, segnando un passo importante verso la realizzazione del potenziale della medicina di precisione. L’impegno del Padua Center for Network Medicine dell’Università di Padova in questa direzione sottolinea il ruolo centrale della ricerca interdisciplinare nella trasformazione della medicina moderna.
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I risultati della ricerca dal titolo Challenges and opportunities for digitaltwins in precision medicine from acomplex systems perspective sono stati pubblicati sulla rivista scientifica «NPJ Digital Medicine», del gruppo editoriale Nature, e pongono le basi per una nuova generazione di strumenti diagnostici e terapeutici che combinano la scienza delle reti, la biologia computazionale e la medicina digitale.
«Il nostro approccio non è un semplice esercizio di modellazione predittiva – spiega Manlio De Domenico, primo autore dello studio e docente al dipartimento di Fisica e astronomia dell’Università di Padova –. Si basa su modelli computazionali complessi guidati da ipotesi biologiche esplicite, che consentono di simulare e analizzare interventi terapeutici in modo trasparente e interpretabile, migliorando la comprensione dei meccanismi sottostanti ai processi biologici. La sfida, adesso, è farli comunicare bene tra loro».
Lo studio si distingue per la sua interdisciplinarietà, poiché integra concetti e tecniche della fisica statistica con la biologia e la medicina. I gemelli digitali descritti nel lavoro non sono semplici riproduzioni statistiche di dati clinici ma veri e propri modelli esplicativi che, in linea di principio, sono in grado di replicare in-silico il comportamento di cellule, organi o interi organismi utilizzando simulazioni basate su meccanismi biologici multiscala e multilivello. Questo consente di esplorare strategie terapeutiche dinamiche e ottimizzare le decisioni cliniche in tempo reale.
La ricerca, condotta in collaborazione con l’Università Ca’ Foscari di Venezia, la Binghamton University (USA), il London Institute for Mathematical Sciences e la Universidade Católica Portuguesa di Lisbona, mette in evidenza come questi modelli possano colmare le lacune delle tecniche basate sull’intelligenza artificiale “opaca”, definita tale in quanto la sua complessità impedisce agli utenti umani di comprendere e spiegare pienamente i meccanismi che la guidano, suscitando una certa diffidenza nel suo utilizzo. Questa complessità ostacola la diffusione dell’intelligenza artificiale in settori cruciali come medicina e sicurezza.
Grazie all’uso di modelli generativi ipotesi-guidati, questo approccio promette di migliorare l’efficacia delle terapie personalizzate, riducendo i rischi associati a diagnosi e trattamenti non ottimali. L’integrazione di “big data” biologici, storici e ambientali consente inoltre di catturare la complessità delle interazioni biologiche e dell’esposoma (l’insieme degli stimoli ambientali che entrano in contatto con il corpo), aprendo nuove possibilità nella lotta contro malattie complesse come il cancro, le malattie neurodegenerative e molte patologie croniche.
Questa ricerca rappresenta un punto di incontro tra fisica dei sistemi complessi, medicina e biologia dei sistemi e delinea nuove prospettive per lo sviluppo di una medicina più equa, efficace e sostenibile, segnando un passo importante verso la realizzazione del potenziale della medicina di precisione. L’impegno del Padua Center for Network Medicine dell’Università di Padova in questa direzione sottolinea il ruolo centrale della ricerca interdisciplinare nella trasformazione della medicina moderna.
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I risultati della ricerca dal titolo Challenges and opportunities for digitaltwins in precision medicine from acomplex systems perspective sono stati pubblicati sulla rivista scientifica «NPJ Digital Medicine», del gruppo editoriale Nature, e pongono le basi per una nuova generazione di strumenti diagnostici e terapeutici che combinano la scienza delle reti, la biologia computazionale e la medicina digitale.
«Il nostro approccio non è un semplice esercizio di modellazione predittiva – spiega Manlio De Domenico, primo autore dello studio e docente al dipartimento di Fisica e astronomia dell’Università di Padova –. Si basa su modelli computazionali complessi guidati da ipotesi biologiche esplicite, che consentono di simulare e analizzare interventi terapeutici in modo trasparente e interpretabile, migliorando la comprensione dei meccanismi sottostanti ai processi biologici. La sfida, adesso, è farli comunicare bene tra loro».
Lo studio si distingue per la sua interdisciplinarietà, poiché integra concetti e tecniche della fisica statistica con la biologia e la medicina. I gemelli digitali descritti nel lavoro non sono semplici riproduzioni statistiche di dati clinici ma veri e propri modelli esplicativi che, in linea di principio, sono in grado di replicare in-silico il comportamento di cellule, organi o interi organismi utilizzando simulazioni basate su meccanismi biologici multiscala e multilivello. Questo consente di esplorare strategie terapeutiche dinamiche e ottimizzare le decisioni cliniche in tempo reale.
La ricerca, condotta in collaborazione con l’Università Ca’ Foscari di Venezia, la Binghamton University (USA), il London Institute for Mathematical Sciences e la Universidade Católica Portuguesa di Lisbona, mette in evidenza come questi modelli possano colmare le lacune delle tecniche basate sull’intelligenza artificiale “opaca”, definita tale in quanto la sua complessità impedisce agli utenti umani di comprendere e spiegare pienamente i meccanismi che la guidano, suscitando una certa diffidenza nel suo utilizzo. Questa complessità ostacola la diffusione dell’intelligenza artificiale in settori cruciali come medicina e sicurezza.
Grazie all’uso di modelli generativi ipotesi-guidati, questo approccio promette di migliorare l’efficacia delle terapie personalizzate, riducendo i rischi associati a diagnosi e trattamenti non ottimali. L’integrazione di “big data” biologici, storici e ambientali consente inoltre di catturare la complessità delle interazioni biologiche e dell’esposoma (l’insieme degli stimoli ambientali che entrano in contatto con il corpo), aprendo nuove possibilità nella lotta contro malattie complesse come il cancro, le malattie neurodegenerative e molte patologie croniche.
Questa ricerca rappresenta un punto di incontro tra fisica dei sistemi complessi, medicina e biologia dei sistemi e delinea nuove prospettive per lo sviluppo di una medicina più equa, efficace e sostenibile, segnando un passo importante verso la realizzazione del potenziale della medicina di precisione. L’impegno del Padua Center for Network Medicine dell’Università di Padova in questa direzione sottolinea il ruolo centrale della ricerca interdisciplinare nella trasformazione della medicina moderna.
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I risultati della ricerca dal titolo Challenges and opportunities for digitaltwins in precision medicine from acomplex systems perspective sono stati pubblicati sulla rivista scientifica «NPJ Digital Medicine», del gruppo editoriale Nature, e pongono le basi per una nuova generazione di strumenti diagnostici e terapeutici che combinano la scienza delle reti, la biologia computazionale e la medicina digitale.
«Il nostro approccio non è un semplice esercizio di modellazione predittiva – spiega Manlio De Domenico, primo autore dello studio e docente al dipartimento di Fisica e astronomia dell’Università di Padova –. Si basa su modelli computazionali complessi guidati da ipotesi biologiche esplicite, che consentono di simulare e analizzare interventi terapeutici in modo trasparente e interpretabile, migliorando la comprensione dei meccanismi sottostanti ai processi biologici. La sfida, adesso, è farli comunicare bene tra loro».
Lo studio si distingue per la sua interdisciplinarietà, poiché integra concetti e tecniche della fisica statistica con la biologia e la medicina. I gemelli digitali descritti nel lavoro non sono semplici riproduzioni statistiche di dati clinici ma veri e propri modelli esplicativi che, in linea di principio, sono in grado di replicare in-silico il comportamento di cellule, organi o interi organismi utilizzando simulazioni basate su meccanismi biologici multiscala e multilivello. Questo consente di esplorare strategie terapeutiche dinamiche e ottimizzare le decisioni cliniche in tempo reale.
La ricerca, condotta in collaborazione con l’Università Ca’ Foscari di Venezia, la Binghamton University (USA), il London Institute for Mathematical Sciences e la Universidade Católica Portuguesa di Lisbona, mette in evidenza come questi modelli possano colmare le lacune delle tecniche basate sull’intelligenza artificiale “opaca”, definita tale in quanto la sua complessità impedisce agli utenti umani di comprendere e spiegare pienamente i meccanismi che la guidano, suscitando una certa diffidenza nel suo utilizzo. Questa complessità ostacola la diffusione dell’intelligenza artificiale in settori cruciali come medicina e sicurezza.
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I risultati della ricerca dal titolo Challenges and opportunities for digitaltwins in precision medicine from acomplex systems perspective sono stati pubblicati sulla rivista scientifica «NPJ Digital Medicine», del gruppo editoriale Nature, e pongono le basi per una nuova generazione di strumenti diagnostici e terapeutici che combinano la scienza delle reti, la biologia computazionale e la medicina digitale.
«Il nostro approccio non è un semplice esercizio di modellazione predittiva – spiega Manlio De Domenico, primo autore dello studio e docente al dipartimento di Fisica e astronomia dell’Università di Padova –. Si basa su modelli computazionali complessi guidati da ipotesi biologiche esplicite, che consentono di simulare e analizzare interventi terapeutici in modo trasparente e interpretabile, migliorando la comprensione dei meccanismi sottostanti ai processi biologici. La sfida, adesso, è farli comunicare bene tra loro».
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Un team internazionale guidato da ricercatrici e ricercatori dell’Università di Padova del Padua Center for Network Medicine ha proposto un nuovo quadro concettuale per l’uso dei gemelli digitali (digital twins) in medicina di precisione. Il gemello digitale è un modello virtuale di un oggetto fisico che segue il ciclo di vita dell’oggetto e utilizza i dati in tempo reale inviati dai sensori sull’oggetto stesso per simularne il comportamento e monitorare le operazioni.
I risultati della ricerca dal titolo Challenges and opportunities for digitaltwins in precision medicine from acomplex systems perspective sono stati pubblicati sulla rivista scientifica «NPJ Digital Medicine», del gruppo editoriale Nature, e pongono le basi per una nuova generazione di strumenti diagnostici e terapeutici che combinano la scienza delle reti, la biologia computazionale e la medicina digitale.
«Il nostro approccio non è un semplice esercizio di modellazione predittiva – spiega Manlio De Domenico, primo autore dello studio e docente al dipartimento di Fisica e astronomia dell’Università di Padova –. Si basa su modelli computazionali complessi guidati da ipotesi biologiche esplicite, che consentono di simulare e analizzare interventi terapeutici in modo trasparente e interpretabile, migliorando la comprensione dei meccanismi sottostanti ai processi biologici. La sfida, adesso, è farli comunicare bene tra loro».
Lo studio si distingue per la sua interdisciplinarietà, poiché integra concetti e tecniche della fisica statistica con la biologia e la medicina. I gemelli digitali descritti nel lavoro non sono semplici riproduzioni statistiche di dati clinici ma veri e propri modelli esplicativi che, in linea di principio, sono in grado di replicare in-silico il comportamento di cellule, organi o interi organismi utilizzando simulazioni basate su meccanismi biologici multiscala e multilivello. Questo consente di esplorare strategie terapeutiche dinamiche e ottimizzare le decisioni cliniche in tempo reale.
La ricerca, condotta in collaborazione con l’Università Ca’ Foscari di Venezia, la Binghamton University (USA), il London Institute for Mathematical Sciences e la Universidade Católica Portuguesa di Lisbona, mette in evidenza come questi modelli possano colmare le lacune delle tecniche basate sull’intelligenza artificiale “opaca”, definita tale in quanto la sua complessità impedisce agli utenti umani di comprendere e spiegare pienamente i meccanismi che la guidano, suscitando una certa diffidenza nel suo utilizzo. Questa complessità ostacola la diffusione dell’intelligenza artificiale in settori cruciali come medicina e sicurezza.
Grazie all’uso di modelli generativi ipotesi-guidati, questo approccio promette di migliorare l’efficacia delle terapie personalizzate, riducendo i rischi associati a diagnosi e trattamenti non ottimali. L’integrazione di “big data” biologici, storici e ambientali consente inoltre di catturare la complessità delle interazioni biologiche e dell’esposoma (l’insieme degli stimoli ambientali che entrano in contatto con il corpo), aprendo nuove possibilità nella lotta contro malattie complesse come il cancro, le malattie neurodegenerative e molte patologie croniche.
Questa ricerca rappresenta un punto di incontro tra fisica dei sistemi complessi, medicina e biologia dei sistemi e delinea nuove prospettive per lo sviluppo di una medicina più equa, efficace e sostenibile, segnando un passo importante verso la realizzazione del potenziale della medicina di precisione. L’impegno del Padua Center for Network Medicine dell’Università di Padova in questa direzione sottolinea il ruolo centrale della ricerca interdisciplinare nella trasformazione della medicina moderna.
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I risultati della ricerca dal titolo Challenges and opportunities for digitaltwins in precision medicine from acomplex systems perspective sono stati pubblicati sulla rivista scientifica «NPJ Digital Medicine», del gruppo editoriale Nature, e pongono le basi per una nuova generazione di strumenti diagnostici e terapeutici che combinano la scienza delle reti, la biologia computazionale e la medicina digitale.
«Il nostro approccio non è un semplice esercizio di modellazione predittiva – spiega Manlio De Domenico, primo autore dello studio e docente al dipartimento di Fisica e astronomia dell’Università di Padova –. Si basa su modelli computazionali complessi guidati da ipotesi biologiche esplicite, che consentono di simulare e analizzare interventi terapeutici in modo trasparente e interpretabile, migliorando la comprensione dei meccanismi sottostanti ai processi biologici. La sfida, adesso, è farli comunicare bene tra loro».
Lo studio si distingue per la sua interdisciplinarietà, poiché integra concetti e tecniche della fisica statistica con la biologia e la medicina. I gemelli digitali descritti nel lavoro non sono semplici riproduzioni statistiche di dati clinici ma veri e propri modelli esplicativi che, in linea di principio, sono in grado di replicare in-silico il comportamento di cellule, organi o interi organismi utilizzando simulazioni basate su meccanismi biologici multiscala e multilivello. Questo consente di esplorare strategie terapeutiche dinamiche e ottimizzare le decisioni cliniche in tempo reale.
La ricerca, condotta in collaborazione con l’Università Ca’ Foscari di Venezia, la Binghamton University (USA), il London Institute for Mathematical Sciences e la Universidade Católica Portuguesa di Lisbona, mette in evidenza come questi modelli possano colmare le lacune delle tecniche basate sull’intelligenza artificiale “opaca”, definita tale in quanto la sua complessità impedisce agli utenti umani di comprendere e spiegare pienamente i meccanismi che la guidano, suscitando una certa diffidenza nel suo utilizzo. Questa complessità ostacola la diffusione dell’intelligenza artificiale in settori cruciali come medicina e sicurezza.
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Questa ricerca rappresenta un punto di incontro tra fisica dei sistemi complessi, medicina e biologia dei sistemi e delinea nuove prospettive per lo sviluppo di una medicina più equa, efficace e sostenibile, segnando un passo importante verso la realizzazione del potenziale della medicina di precisione. L’impegno del Padua Center for Network Medicine dell’Università di Padova in questa direzione sottolinea il ruolo centrale della ricerca interdisciplinare nella trasformazione della medicina moderna.
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I risultati della ricerca dal titolo Challenges and opportunities for digitaltwins in precision medicine from acomplex systems perspective sono stati pubblicati sulla rivista scientifica «NPJ Digital Medicine», del gruppo editoriale Nature, e pongono le basi per una nuova generazione di strumenti diagnostici e terapeutici che combinano la scienza delle reti, la biologia computazionale e la medicina digitale.
«Il nostro approccio non è un semplice esercizio di modellazione predittiva – spiega Manlio De Domenico, primo autore dello studio e docente al dipartimento di Fisica e astronomia dell’Università di Padova –. Si basa su modelli computazionali complessi guidati da ipotesi biologiche esplicite, che consentono di simulare e analizzare interventi terapeutici in modo trasparente e interpretabile, migliorando la comprensione dei meccanismi sottostanti ai processi biologici. La sfida, adesso, è farli comunicare bene tra loro».
Lo studio si distingue per la sua interdisciplinarietà, poiché integra concetti e tecniche della fisica statistica con la biologia e la medicina. I gemelli digitali descritti nel lavoro non sono semplici riproduzioni statistiche di dati clinici ma veri e propri modelli esplicativi che, in linea di principio, sono in grado di replicare in-silico il comportamento di cellule, organi o interi organismi utilizzando simulazioni basate su meccanismi biologici multiscala e multilivello. Questo consente di esplorare strategie terapeutiche dinamiche e ottimizzare le decisioni cliniche in tempo reale.
La ricerca, condotta in collaborazione con l’Università Ca’ Foscari di Venezia, la Binghamton University (USA), il London Institute for Mathematical Sciences e la Universidade Católica Portuguesa di Lisbona, mette in evidenza come questi modelli possano colmare le lacune delle tecniche basate sull’intelligenza artificiale “opaca”, definita tale in quanto la sua complessità impedisce agli utenti umani di comprendere e spiegare pienamente i meccanismi che la guidano, suscitando una certa diffidenza nel suo utilizzo. Questa complessità ostacola la diffusione dell’intelligenza artificiale in settori cruciali come medicina e sicurezza.
Grazie all’uso di modelli generativi ipotesi-guidati, questo approccio promette di migliorare l’efficacia delle terapie personalizzate, riducendo i rischi associati a diagnosi e trattamenti non ottimali. L’integrazione di “big data” biologici, storici e ambientali consente inoltre di catturare la complessità delle interazioni biologiche e dell’esposoma (l’insieme degli stimoli ambientali che entrano in contatto con il corpo), aprendo nuove possibilità nella lotta contro malattie complesse come il cancro, le malattie neurodegenerative e molte patologie croniche.
Questa ricerca rappresenta un punto di incontro tra fisica dei sistemi complessi, medicina e biologia dei sistemi e delinea nuove prospettive per lo sviluppo di una medicina più equa, efficace e sostenibile, segnando un passo importante verso la realizzazione del potenziale della medicina di precisione. L’impegno del Padua Center for Network Medicine dell’Università di Padova in questa direzione sottolinea il ruolo centrale della ricerca interdisciplinare nella trasformazione della medicina moderna.
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Un team internazionale guidato da ricercatrici e ricercatori dell’Università di Padova del Padua Center for Network Medicine ha proposto un nuovo quadro concettuale per l’uso dei gemelli digitali (digital twins) in medicina di precisione. Il gemello digitale è un modello virtuale di un oggetto fisico che segue il ciclo di vita dell’oggetto e utilizza i dati in tempo reale inviati dai sensori sull’oggetto stesso per simularne il comportamento e monitorare le operazioni.
I risultati della ricerca dal titolo Challenges and opportunities for digitaltwins in precision medicine from acomplex systems perspective sono stati pubblicati sulla rivista scientifica «NPJ Digital Medicine», del gruppo editoriale Nature, e pongono le basi per una nuova generazione di strumenti diagnostici e terapeutici che combinano la scienza delle reti, la biologia computazionale e la medicina digitale.
«Il nostro approccio non è un semplice esercizio di modellazione predittiva – spiega Manlio De Domenico, primo autore dello studio e docente al dipartimento di Fisica e astronomia dell’Università di Padova –. Si basa su modelli computazionali complessi guidati da ipotesi biologiche esplicite, che consentono di simulare e analizzare interventi terapeutici in modo trasparente e interpretabile, migliorando la comprensione dei meccanismi sottostanti ai processi biologici. La sfida, adesso, è farli comunicare bene tra loro».
Lo studio si distingue per la sua interdisciplinarietà, poiché integra concetti e tecniche della fisica statistica con la biologia e la medicina. I gemelli digitali descritti nel lavoro non sono semplici riproduzioni statistiche di dati clinici ma veri e propri modelli esplicativi che, in linea di principio, sono in grado di replicare in-silico il comportamento di cellule, organi o interi organismi utilizzando simulazioni basate su meccanismi biologici multiscala e multilivello. Questo consente di esplorare strategie terapeutiche dinamiche e ottimizzare le decisioni cliniche in tempo reale.
La ricerca, condotta in collaborazione con l’Università Ca’ Foscari di Venezia, la Binghamton University (USA), il London Institute for Mathematical Sciences e la Universidade Católica Portuguesa di Lisbona, mette in evidenza come questi modelli possano colmare le lacune delle tecniche basate sull’intelligenza artificiale “opaca”, definita tale in quanto la sua complessità impedisce agli utenti umani di comprendere e spiegare pienamente i meccanismi che la guidano, suscitando una certa diffidenza nel suo utilizzo. Questa complessità ostacola la diffusione dell’intelligenza artificiale in settori cruciali come medicina e sicurezza.
Grazie all’uso di modelli generativi ipotesi-guidati, questo approccio promette di migliorare l’efficacia delle terapie personalizzate, riducendo i rischi associati a diagnosi e trattamenti non ottimali. L’integrazione di “big data” biologici, storici e ambientali consente inoltre di catturare la complessità delle interazioni biologiche e dell’esposoma (l’insieme degli stimoli ambientali che entrano in contatto con il corpo), aprendo nuove possibilità nella lotta contro malattie complesse come il cancro, le malattie neurodegenerative e molte patologie croniche.
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