Si rende disponibile un posto per tesi magistrale presso il laboratorio della Dott.ssa Miele presso l’Ospedale Pediatrico Bambin Gesù per un progetto dal titolo “Approcci di machine learning per sviluppare e perfezionare un classificatore basato sulla metilazione del DNA nei sarcomi dei tessuti molli attraverso la valutazione delle frazioni infiammatorie e tumorali”.
La corretta diagnosi dei sarcomi dei tessuti molli (STS) è cruciale per la scelta della terapia e per definire la prognosi. Koelsche et al. hanno sviluppato un nuovo metodo che sfrutta un algoritmo di machine learning Random Forest per classificare i sarcomi ossei e dei tessuti molli basandosi sui loro profili di metilazione del DNA (DNAmp). Nell’esperienza precedente dell’Ospedale Pediatrico Bambino Gesù, la performance di questo classificatore di sarcomi è stata ostacolata dalla mancanza di alcune entità neoplastiche peculiari e principalmente pediatriche, o dalla contaminazione del tessuto tumorale con cellule immunitarie.
Pertanto, si propone di sviluppare un nuovo classificatore di sarcomi basato sulla metilazione utilizzando un dataset di training composto da STS pediatrici, tenendo conto della presenza di cellule immunitarie per ottenere una rappresentazione più accurata della frazione tumorale. Il risultato principale sarà un miglioramento sostanziale dell’accuratezza diagnostica e la capacità di ottenere ulteriori informazioni molecolari che possono sostituire i vari test attualmente utilizzati per la previsione della prognosi e della risposta al trattamento.
Sede dello stage: Ospedale Pediatrico Bambino Gesù, Roma (viale San Paolo)
Contatti: Dott.ssa Evelina Miele (evelina.miele@opbg.net) o Dott.ssa Sara Patrizi (sara.patrizi@opbg.net)