Attività di ricerca e di lavoro Multidisciplinare Sono stati costituiti gruppi di lavoro multidisciplinari che hanno coinvolto dottorandi del 36° e del 37° ciclo e docenti del Collegio dei Docenti. Il flusso di lavoro all’interno di tali gruppi prende avvio da un quesito clinico proposto dai dottorandi con formazione clinica; successivamente, i dati generati dai gruppi di ricerca o reperiti in database pubblici vengono raccolti e analizzati dai dottorandi e dai docenti con competenze in ambito informatico. I risultati delle analisi sono quindi discussi e interpretati collegialmente all’interno del gruppo. Analizzando blocchi di tre cicli consecutivi, la percentuale di pubblicazioni derivanti dall’attività congiunta di almeno due cicli di dottorato aumenta dall’8,9% (cicli 36–38) al 13,4% (cicli 39–41). Tale incremento testimonia un progressivo consolidamento della collaborazione tra dottorandi, in linea con l’impianto formativo del corso di dottorato, che promuove in modo sistematico attività di lavoro multidisciplinari. 41°Ciclo Analisi computazionale per l’individuazione di profili immunologici a carattere predittivo in pazienti con tumori solidi (Dottorando Davide Capozzi; Tutor Prof.ssa A. Rughetti). Integrazione di dati clinici, molecolari e di trascrittomica spaziale per l’identificazione di biomarcatori e strategie terapeutiche innovative per migliorare la risposta all’immunoterapia (Dottoranda Anna Ceccarelli; Tutor Prof.ssa E. Ferretti). Integrazione di dati provenienti dalla radiogenomica per predire la risposta alla chemioterapia in pazienti con tumore dell’ovaio di alto grado (Dottorando Marco Gennarini; Tutor Prof.ssa A. Po; Co-tutor Prof.ssa V. Panebianco). Utilizzo dell’Intelligenza Artificiale per l’integrazione dei dati di risonanza magnetica nella diagnosi del tumore della prostata (Dottoranda Ludovica Laschena; Tutor Prof. V. Panebianco). Terapia genomica mirata nei tumori solidi in fase avanzata (Dottoranda Sofia Verkhovskaia; Tutor Prof. A. Botticelli; Co-tutor P. Marchetti). Patolomica e Intelligenza Artificiale Multimodale per la Predizione della Risposta alla Chemioterapia Neoadiuvante nel Carcinoma Vescicale Muscolo-Invasivo (Dottorando Luigi Vittori; Tutor Prof.ssa G. d’Amati). 40° Ciclo Analisi spaziale multiomica del microambiente tumorale nelle neoplasie ematologiche correlate a EBV (Dottoranda Flavia Adotti; Tutor Prof.ssa G. d’Amati). Approcci bioinformatici per l’analisi dei dati di trascrittomica spaziale nei tumori solidi (Dottoranda Martina Brunetti; Tutor Prof.ssa Z. M. Besharat) Analisi computazionale di dati multi-omici per la rilevazione precoce di tumori solidi (Dottorando Alessandro Caioli; Tutor Prof.ssa M. Moretti; Co-tutor F. Conte). Studio del ruolo della risonanza magnetica e del VI-RADS nella stadiazione e nel follow-up di pazienti affetti da carcinoma della vescica (Dottoranda Ailin Dehghanpour; Tutor Prof.ssa V. Panebianco). Studio di biomarcatori prognostici e predittivi nel carcinoma della mammella (Dottoranda Gabriella Gentile; Tutor Prof. A. Botticelli). Utilizzo di un approccio multiomico per la determinazione di biomarcatori per la diagnosi e il trattamento dei tumori solidi (Dottoranda Giorgia Gugliuzza; Tutor Prof.ssa E. Ferretti; Co-tutor Prof.ssa A. Po). Integrazione tra Intelligenza Artificiale e microRNA nel miglioramento della diagnosi e della classificazione del carcinoma mammario (Dottorando Andrea Maroncelli; Tutor Prof. ssa S. Mezi; Co-tutor Prof.ssa V. Panebianco). Applicazione di un modello automatizzato basato sulla radiomica della risonanza magnetica per predire la diagnosi istologica in pazienti con il cancro dell’endometrio (Dottoranda Roberta Valerieva Ninkova; Tutor Prof.ssa A. Po; Co-tutor V. Panebianco). 39° Ciclo Applicazione di strumenti di intelligenza artificiale e biologia molecolare per l'identificazione di biomarcatori diagnostici, prognostici e predittivi delle lesioni melanocitarie maligne (Dottorando Andrea Ascione; Tutor Prof.ssa G. D’Amati). Studio della predisposizione ereditaria allo sviluppo di neoplasie in età pediatrica per identificare nuovi potenziali target diagnostici e terapeutici (Dottorando Roberto Carta; Tutor Prof.ssa I. G. Zizzari; Co-tutor Prof.ssa A. Mastronuzzi). Analisi high-throughput dei microRNA nei tumori solidi e messa a punto di modelli cellulari preclinici di patologie neoplastiche, con particolare riferimento ai patient-derived organoids (PDOs) nei tumori cerebrali (Dottoranda Sara Cassandro; Tutor Prof.ssa A. Po; Co-tutor: Dott.ssa Elena Splendiani). Caratterizzazione genomica della resistenza intrinseca alla terapia con inibitori dei checkpoint nel carcinoma renale (Dottorando Mattia Alberto di Civita; Tutor Prof. D. Santini). Analisi e caratterizzazione di biomarcatori tissutali e circolanti nei tumori solidi, con particolare interesse per i tumori delle vie biliari e cerebrali. (Dottoranda Nicole Feverati; Tutor Prof.ssa M. Moretti; Co-tutor: Prof.ssa E. Ferretti). Progetti di ricerca su tematiche radiologiche e oncologiche, in ambito di medicina di precisione e big data, radiomica e altre scienze "omiche". (Dottorando Giorgio Maria Masci; Tutor Prof.ssa V. Panebianco). Medicina di precisione nel cancro dell’ovaio e dell’endometrio: un approccio integrato tra clinica e biologia molecolare (Dottoranda Lucia Musacchio; Tutor Prof.ssa E. Ferretti). Ricerca e valutazione di biomarcatori prognostici e predittivi nei pazienti affetti da tumore al polmone non a piccole cellule, in assenza di mutazioni driver, sottoposti a immunoterapia. (Dottoranda Lucrezia Tuosto; Tutor Prof.ssa C. Napoletano). Studio dei modelli molecolari dell’immunosoppressione e dell’esaurimento immunitario nel glioblastoma. (Dottorando Flavio Valentino; Tutor Prof.ssa A. Rughetti). DOTTORI DI RICERCA 38° ciclo: Dott.ssa Angela Asquino - Tutor Prof.ssa Ilaria G. Zizzari Dott.ssa Tanja Milena Autilio - Tutor Prof.ssa E. Ferretti Dott.ssa Federica D’Antonio - Tutor Prof.ssa A. Mastronuzzi Dott.ssa Martina Pecoraro - Tutor Prof.ssa V. Panebianco Dott. Daniele Marinelli - Tutor Prof. D. Santini Dott.ssa Fiorenza Santamaria - Tutor Prof. A. Botticelli Le due principali linee di ricerca condotte dai gruppi di lavoro e dai docenti di riferimento sono state: lo studio molecolare e l'analisi di network nel non-small cell lung cancer (NSCLC) e nei tumori cerebrali. 37° ciclo: Dott.ssa Caterina Alfano Dott. Edoardo Cerbelli Dott. Giuseppe Caruso Dott.ssa Giada Del Baldo Dott.ssa Angelica Pace Dott.ssa Simona Pisegna Dott. Giuseppe Caruso 36° ciclo: Dott. Marco Filetti Dott. Alessio Ugolini Dott. Alessio Cirillo Dott. Mario Occhipinti Dott. Fabio Scirocchi