Edvance: cosa vuoi imparare oggi? per UniPi News

Nasce un nuovo portale che rivoluziona la formazione digitale in Italia. Anche UNIPI nel primo Digital Education Hub del Paese: oltre 200 corsi on line gratuiti per studenti e professionisti.

"Cosa vuoi imparare oggi?" è lo slogan che accompagna il lancio di una nuova piattaforma che 

ospiterà oltre 200 corsi on line gratuiti, una formazione di livello universitario per studenti,

professionisti e non solo frutto del lavoro di 17 istituzioni accademiche, fra cui l'Università di Pisa, e

numerosi associati. 

Il 25 febbraio a Milano si inaugura il portale del progetto Edvance, il primo Digital Education Hub per l'istruzione superiore dedicato alla Cultura Digitale Avanzata in Italia, nato nell'ambito del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR).

Il nuovo portale si propone come una piattaforma centrale per favorire l'accesso a competenze digitali avanzate, con particolare attenzione ai settori dell'intelligenza artificiale, gestione dei dati, sostenibilità del digitale e transdisciplinarità.

In particolare, il progetto punta sulla produzione di MOOC (massive open online course) ovvero corsi online aperti e accessibili a tutti di alta qualità e, integrando educazione online e in presenza per ridefinire gli standard dell'educazione digitale. E saranno presto disponibili sul portale Edvance anche i nuovi MOOC realizzati dall'Università di Pisa nel campo della "data literacy": "Introduzione alle basi di dati" e "Visualizzazione dei dati con R: teoria e pratica".

Nei prossimi mesi, l'offerta verrà ulteriormente ampliata con MOOC che affronteranno ulteriori temi, tra i quali l'Intelligenza Artificiale e le sue implicazioni etiche, le competenze digitali nell'ambito delle scienze della salute e la sostenibilità digitale.

"Grazie a Edvance, offriamo una risposta concreta alla crescente domanda di formazione digitale avanzata", ha dichiarato la professoressa Federica Paganelli, responsabile scientifico del progetto per l'Università di Pisa. "Il nostro obiettivo è creare un ambiente di apprendimento innovativo e di elevata qualità, che permetta a studenti e lavoratori di sviluppare competenze strategiche per il futuro."

Grazie all'uso di intelligenza artificiale e all'integrazione con discipline umanistiche e creative, Edvance vuole arricchire l'interattività e l'efficacia della didattica, riducendo i tassi di abbandono e offrendo nuove risorse per percorsi accademici e professionali.

Edvance promuove una formazione modulare, che consente a studenti e lavoratori di costruire percorsi su misura. Attraverso micro-credential, è possibile accumulare competenze specifiche rispondenti alle esigenze del mercato del lavoro e integrarle per ottenere certificazioni formali.

Le istituzioni partner includono: Politecnico di Milano, Università Bocconi, Università di Bologna, Università Ca' Foscari di

Venezia, Università di Trento, Università di Torino, Politecnico di Torino, Università di Brescia, Università di Macerata,

Università di Pisa, Università di Cagliari, Università di Messina, Conservatorio di Cagliari, Accademia di Belle Arti di Bologna,

Accademia di Belle Arti di Venezia e Scuola Civica di Musica di Milano. A questi si aggiungono partner associati di rilievo come

Fondazione Bruno Kessler, Regione Emilia-Romagna, Randstad e AWS Amazon.

Con il forte sostegno di cinque università italiane tra le prime dieci nel QS ranking italiano, Edvance rappresenta un passo avanti nella digitalizzazione sostenibile del Paese. Questo progetto promette di ridefinire gli standard dell'educazione digitale, aprendo nuove possibilità per il futuro sociale ed economico italiano.

(De: web UniPi, 25 febbraio (en breve, Versione Spagnola).

Nuovo modello di intelligenza artificiale suggerisce ulteriori approcci farmacologici nelle cure tumorali per SNS News

Il gruppo di bioinformatica del Laboratorio di Biologia della Scuola Normale, a Pisa, ha  

sviluppato un nuovo modello di intelligenza artificiale per la previsione di terapie personalizzate in

oncologia. Il metodo consente di predire quali siano i candidati farmaci che potrebbero essere più

efficaci nel ridurre la crescita tumorale a partire dall'informazione genomica dei pazienti, ed in

particolare del livello di espressione dei loro geni (trascrittomica).

Il nuovo modello è stato elaborato dal perfezionando in Intelligenza Artificiale, Francesco Carli, sotto la supervisione del professor Francesco Raimondi, responsabile del gruppo di bioinformatica del Laboratorio. Il metodo è stato pubblicato sulla rivista scientifica Nature Communications.

L'approccio, chiamato CellHit, è stato addestrato su grandi banche dati di sensibilità di linee cellulari di cancro al trattamento con migliaia di farmaci, sia oncologici che non-oncologici.

Mediante una procedura innovativa basata su modelli di linguaggio (MixtralAI e ChatGPT), sono stati annotati per ogni farmaco i geni responsabili del loro meccanismo d'azione. Questo dato è stato fondamentale per dimostrare sia che i modelli avevano appreso i meccanismi di azione dei farmaci, sia per aumentare ulteriormente le performance predittive.

La capacità di CellHit di predire in modo efficace terapie individuali e in combinazione è stata successivamente validata analizzando migliaia di dati pubblici di trascrittomica di pazienti oncologici, per cui i migliori farmaci predetti dal modello erano quelli effettivamente prescritti per il tumore specifico.

Questo approccio è stato poi utilizzato per processare i dati trascrittomici di pazienti affetti da

adenocarcinoma pancreatico, in collaborazione con il gruppo guidato da Gioacchino Natoli allo IEO,

Istituto europeo di Oncologia di Milano, e di pazienti affetti da glioblastoma multiforme, in

collaborazione con il gruppo guidato da Chiara Maria Mazzanti alla Fondazione Pisana Per la

Scienza (Pisa).

Spiega Gioacchino Natoli (IEO), uno dei coautori dello studio: "Per neoplasie di straordinaria aggressività e molto limitate opzioni terapeutiche come l'adenocarcinoma del pancreas e glioblastoma multiforme, la possibilità di predire l'efficacia di specifici farmaci o combinazioni di farmaci con approcci di intelligenza artificiale potrà fornire un contributo essenziale per la razionalizzazione di nuove sperimentazioni precliniche e cliniche."

Chiara Maria Mazzanti (FPS): "Grazie alla capacità dell'AI di estrapolare informazioni rilevanti da dati estremamente complessi, possiamo immaginare nuovi scenari terapeutici per patologie dove per molto tempo le terapie tradizionali si sono dimostrate inefficienti. Inoltre, il potenziale dell'intelligenza artificiale va ben oltre perché non solo apre la strada a farmaci nuovi, ma consente anche di rivalutare farmaci sviluppati per altre malattie, rivelando nuove applicazioni contro il cancro."

Francesco Raimondi: "Questo studio rappresenta un esempio di come il lavoro di squadra e una ricerca collaborativa e multidisciplinare, potenziate dalle nuove tecnologie di AI, possano esaltare il talento e le capacità dei singoli, consentendo di arrivare a traguardi difficilmente immaginabili anche solo pochi anni fa. Ma questa è solo la prima pietra: in futuro sarà necessaria una sempre più stretta collaborazione tra scienziati computazionali e sperimentali per tradurre i risultati teorici in terapie innovative ed efficaci".

Lo studio è stato reso possibile grazie ai finanziamenti dell'Associazione Italiana per la ricerca sul Cancro (AIRC, PI: Francesco Raimondi), del Dipartimento di Eccellenza della Scuola Normale Superiore, dell'ecosistema Toscano per la Salute (Tuscany Health Ecosystem - THE) e alle risorse di calcolo messe a disposizione dal centro HPC della Scuola e del Centro Italiano di Supercalcolo Cineca attraverso il Supercomputer Leonardo. 

Il modello CellHit sarà liberamente disponibile online al seguente indirizzo: 

(https://cellhit.bioinfolab.sns.it/), consentendo a ricercatori clinici di identificare in tempi rapidi

potenziali approcci terapeutici innovativi per pazienti oncologici.

(De: SNS, 17 febbraio 2025 (Versione Spagnola, en breve)