AIDD è uno strumento integrato e un modo radicalmente nuovo per scoprire nuovi farmaci per le malattie neurodegenerative (Alzheimer, Epilessia, Ageing, ecc.). Consente di testare in anticipo possibili applicazioni terapeutiche, utilizzando modelli dettagliati in silico di neuroni e reti neuronali, portando a un'implementazione clinica più agevole di farmaci nuovi e/o più specifici con proprietà terapeutiche uniche. L'obiettivo principale dell'approccio computazionale del sistema AIDD è fornire alla comunità delle neuroscienze uno strumento unico per la scopert
Tecnologie
In questa sezione è possibile visionare, anche attraverso ricerche mirate, le tecnologie presenti nel Database di PROMO-TT. Per maggiori informazioni sulle tecnologie e per contattare i Team di Ricerca del CNR che le hanno sviluppate è necessario rivolgersi al Project Manager (vedi i riferimenti in fondo a ogni scheda).
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E' stato messo a punto un biosensore basato su microsfere magnetiche funzionalizzate con un DNA-aptamero per il biomonitoraggio specifico di contaminanti biologici (micotossine) nelle urine.
Il doping molecolare (MD) è un metodo di drogaggio basato sull’uso di soluzioni liquide. Il precursore del drogante è in forma liquida e il materiale da drogare viene immerso nella soluzione. Durante il processo di immersione, la molecola contenente l’atomo drogante si deposita sulla superficie del materiale formando un monostrato autoassemblato, cioè ordinato e compatto. Attraverso un successivo trattamento termico, si ha la decomposizione della molecola e la diffusione del drogante.
La tecnologia proposta riguarda lo sviluppo di un nuovo filtro solare ottenuto dalle spine di merluzzo, secondo i principi dell’economia circolare. Il filtro solare è una polvere rossiccia, costituita da idrossiapatite (un fosfato di calcio, componente principale delle ossa umane) modificato con ferro. È preparato con un processo semplice e scalabile (trattamento delle spine in soluzione di ferro e poi a 700 oC) e che può essere adattato per spine di altri pesci.
I modelli 3D organotipici di carcinoma ovarico sono mimo-tumori multicellulari contenenti matrici extracellulari definite, come collagene e fibronectina, cellule tumorali ovariche con caratteristiche genetiche/molecolari specifiche e uno o più tipi di cellule stromali associate al cancro (fibroblasti, cellule mesoteliali, cellule endoteliali) per mimare specifiche nicchie metastatiche (omento, peritoneo, stroma interstiziale) e le complesse interazioni all'interno dei tessuti tumorali.
La tecnologia dei transistor organici a film sottile (OTFTs) è adatta per applicazioni di elettronica su larga area, elettronica “usa-e-getta” ed applicazioni “Internet of Things”. I circuiti che impiegano OTFTs possono essere realizzati con tecnologie di stampa molto economiche. Il comportamento elettrico di questi dispositivi è profondamente diverso da quello dei MOSFETs in silicio e per la progettazione di circuiti diventa necessario usare dei modelli compatti specifici per gli OTFTs.
La piattaforma permette l’utilizzo di una rete di sensori con nodi sparsi su campi coltivati o nell’ambiente per il monitoraggio di parametri della pianta e/o di fattori ambientali vari. L'architettura prevede dei nodi LoRa per la comunicazione a medio raggio interfacciati con un centro stella NB-IoT per la comunicazione a lungo raggio. La piattaforma include un server web e un database MySQL per la memorizzazione e la consultazione dei dati. L'architettura della rete è scalabile, consentendo di adattarsi alla dimensione del territorio da monitorare.
Proponiamo un sistema di spettroscopia innovativo compatto operante nell’ UV. L’ attuale versione, per gas, presenta una camera ottica tubolare in alluminio (lunghezza regolabile, attualmente pari a 20 cm), un LED UV economico commerciale; un rivelatore UV in SiC progettato e prodotto presso il CNR-IMM. Il team ha sviluppato la catena elettronica per la lettura remota wireless in tempo reale in grado di leggere correnti al pA, pur utilizzando componenti e tecnologie costruttive economiche.
Il software è basato su modelli matematici in grado di simulare l’andamento nel tempo dei diversi stadi di una popolazione di insetti infestanti a partire da dati ambientali raccolti da capannine meteo poste in una zona di interesse e a informazioni riguardanti lo stadio di sviluppo della pianta ospite. I modelli sono di due tipi: fenologico, che fornisce informazioni sulla suddivisione della popolazione in stadi in funzione del tempo e demografico che permette di conoscere anche l’abbondanza in ogni stadio in cui è suddivisa la specie.