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Il termine “chemobrain” indica un deterioramento cognitivo ad oggi ancora poco caratterizzato, che insorge nella maggioranza dei pazienti durante e dopo la chemioterapia, si crede come conseguenza di infiammazione sistemica e disbiosi intestinale. Il progetto ha come scopo la generazione di un dimostratore predittivo dell’insorgenza di chemobrain, ad uso clinico, basato su un modello di machine learing/artificial intelligence addestrato e validato con data set preclinici. Il modello ML/AI sarà istruito mediante l’utilizzo di dati storici descrittivi del declino cognitivo, la cui qualità è verificabile grazie alla completa tracciabilità del loro ciclo vitale, ottimizzandone il valore. Il modello ML/AI sarà poi validato mediante l’utilizzo di data set raccolti da modelli murini di chemobrain generati ad hoc per il progetto. L’approccio “data-driven” sfruttato dal modello ML/AI sarà inoltre validato mediante analisi parallela di tutti i data set con statistica convenzionale (“approccio hypotesis-oriented”). L’obiettivo finale è la traslazione alla clinica del modello preclinico, con il rilascio di un dimostratore ML/AI predittivo della condizione chemobrain nei pazienti oncologici al fine di promuovere terapie adiuvanti sfruttabili anche nell’ottica della “personalized medicine”.