Medicina in silico e scienze omiche

Contesto e ambito scientifico-tecnologico

Lo Spoke si colloca al crocevia tra medicina computazionale, biologia molecolare, tecnologia dei dati e sistemi ad alte prestazioni. L’attività integra competenze che spaziano dalle scienze biomediche alle scienze omiche, combinando modelli matematici, workflow bioinformatici, solutori HPC e architetture CPU e GPU di nuova generazione. L’attenzione alle metodologie di verifica, validazione e quantificazione dell’incertezza (Verification, Validation & Uncertainty Quantification) garantisce l’affidabilità necessaria a un utilizzo clinico, mentre workflow scalabili e automatizzati permettono di gestire dataset complessi e diversificati con qualità e trasparenza. L’intero ecosistema è progettato per abilitare Digital Twin sanitari, in silico trials e modelli predittivi orientati alla medicina personalizzata.

Obiettivi

Ottimizzare solutori e piattaforme HPC per esigenze tipiche del biomedicale, con modelli monolitici, accoppiati ed ensemble.
Sviluppare soluzioni verticali per Digital Twin e in Silico Trials, integrando simulazioni e dati clinici.
Realizzare data flow sicuri e interoperabili tra cliniche e centri HPC con interfacce intuitive per workflow automatizzati.
Costruire pipeline genomiche ottimizzate su GPU, capaci di elaborare dati omici ad alta complessità.
Integrare machine learning, radiomica e dati clinici (EHR) in framework analitici affidabili e riproducibili.
Sviluppare modelli computazionali e strategie di riconversione dei farmaci (drug repurposing) basate su simulazioni molecolari e tecniche predittive.

Attività

Il programma di lavoro dello Spoke 8 è organizzato in sei Work Package che affrontano in modo sistematico le diverse esigenze della medicina computazionale. Le attività includono la selezione e ottimizzazione di solutori HPC per differenti pattern di calcolo, la progettazione di strumenti per Digital Twin e trial virtuali, la realizzazione di un flusso dati integrato che consente a cliniche e ospedali di utilizzare infrastrutture di calcolo senza gestirne la complessità, e lo sviluppo di pipeline genomiche potenziate da GPU, essenziali per analisi rapide e ad alta risoluzione.
Sono inoltre realizzati algoritmi per l’integrazione di radiomica, dati clinici ed evidenze omiche, insieme a modelli predittivi per farmaco‑bersaglio e tecniche di drug repurposing. L’intero sistema è pensato per garantire prestazioni elevate, coerenza dei dati e affidabilità dei risultati, condizioni necessarie per l’utilizzo in contesti clinici e di ricerca.

Collaborazione pubblico–privato e applicazioni abilitate

Lo Spoke 8 svolge un ruolo centrale nel collegamento tra ricerca biomedica, pratica clinica e applicazioni industriali. Le attività hanno favorito la creazione di reti integrate tra centri clinici, infrastrutture di ricerca e partner industriali, con l’obiettivo di trasformare metodi avanzati (HPC, AI, pipeline automatizzate) in servizi concreti per ospedali, laboratori e aziende.
La co-progettazione di soluzioni riproducibili e scalabili, l’attenzione all’interoperabilità e l’integrazione con i flussi informativi sanitari hanno contribuito a ridurre significativamente la distanza tra ricerca, sviluppo e applicazione clinica.

Ricadute

Lo Spoke contribuisce a rafforzare la capacità nazionale di operare nella medicina di precisione, riducendo tempi e costi della ricerca preclinica grazie agli studi in silico, migliorando la riproducibilità delle analisi e offrendo strumenti decisionali specifici per ogni paziente. L’adozione di workflow automatizzati e scalabili su HPC abilita nuove applicazioni in prevenzione, diagnosi, terapia personalizzata e valutazione degli interventi sanitari.
I benefici riguardano sia il Servizio Sanitario Nazionale, che può contare su strumenti più rapidi e accurati, sia il settore industriale, che trova nuove opportunità nell’integrazione tra scienze della vita, AI e calcolo avanzato. Le ricadute pubbliche includono una gestione più sicura e strutturata dei dati sanitari complessi e una capacità ampliata di sviluppare soluzioni basate su evidenze affidabili.