ALTRI AMBITI

Biosensori basati su Intelligenza Artificiale e Nanomateriali per una nuova generazione di test Quantitativi rApidi

Abstract

Progetti di ricerca in collaborazione fra Università/Enti di ricerca e altri soggetti pubblici o privati con l’obbiettivo di sostenere percorsi di alta formazione che integrino le conoscenze teoriche con le competenze realizzate in specifici contesti d’esperienza.

Nome del Progetto
BIANQA
Anno di pubblicazione
2021
Capofila
CNR

Nome del bando

Progetti di Alta Formazione attraverso l’attivazione di Assegni di Ricerca (Bando assegni di ricerca anno 2021)

Durata prevista
24 Mesi
90.000 €
Costo totale del progetto
36.000 €
Contributo erogato
1
Borse totali

Descrizione Bando

La rivelazione rapida di target biomolecolari, come, ad es, impronte genetiche oppure proteiche di microrganismi patogeni, costituisce una sfida di rilevanza globale in contesti critici come la diagnosi e il tracciamento di malattie infettive. BIANQA punta all’integrazione di concetti di machine learning e (nano)materiali avanzati per l’ottimizzazione di una nuova generazione di biosensori paper‐based. Esempi evocativi di saggi paper‐based sono i test antigenici rapidi per SARS‐CoV‐2 o similari, basati su setup di tipo lateral flow e su label colorimetrici come nanoparticelle d’oro, che, per l’intensità e stabilità della loro colorazione, costituiscono già una scelta d’elezione a livello commerciale. Nonostante i progressi recenti, questa tipologia di biosensori presenta però ancora limitazioni in termini di sensibilità, specificità e potenziale di utilizzazione quantitativa. BIANQA intende esplorare l’implementazione di strumenti innovativi provenienti da ambiti complementari delle nano e info‐tecnologie per ottimizzare le prestazioni di questa tipologia di biosensori rapidi e low‐cost, e in particolare mediante 1. L’utilizzo di nanoparticelle anisotrope con colorazioni più intense e multiplexabili, ad es per l’indagine simultanea di più target biomolecolari; 2. L’adozione di strumenti di machine learning per quantificare la concentrazione dei target biomolecolari tramite la regressione di immagini spettrali del substrato cartaceo. Un ulteriore obiettivo prioritario di BIANQA è la formazione di un assegnista biotecnologo in un contesto di sinergie interdisciplinari e applicazioni industriali, che favoriranno il suo upskilling nel campo dei biosensori paper‐based e il suo reskilling verso le nanobiotecnologie e il machine learning. Il giovane assegnista sarà protagonista di tutte le attività progettuali e presidierà il raccordo operativo tra i partner accademici e industriali. Il risultato atteso di BIANQA è il consolidamento della collaborazione tra i suoi partner accademici e industriali per il perseguimento di interessi sia di natura scientifica sia di impatto socioeconomico. Da ultimo, ma non per importanza, BINAQA contribuirà alla creazione di un profilo professionale capace di operare al crocevia di settori emergenti delle nano e info‐tecnologie e di distretti strategici per la Regione Toscana come l’industria bio‐medica e sonsoristica.

Parole chiave:

MACHINE LEARNING, BIOSENSORI, NANOPARTICELLE
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