Biophysics Research Center
La biofisica applica i principi e i metodi della fisica per comprendere e caratterizzare i sistemi viventi a diverse scale, dalle molecole e cellule ai tessuti, agli organi e al corpo umano. Situata all’interfaccia tra fisica, ingegneria, biologia e medicina, offre strumenti sempre più precisi per misurare la fisiologia e la malattia, sviluppare nuove tecnologie e tradurre le scoperte fondamentali in innovazione biomedica.
Il Centro
Humanitas University è un’istituzione giovane, dinamica e con una forte vocazione internazionale, con sede a Milano, in cui formazione medica, ricerca biomedica e pratica clinica sono strettamente integrate. All’interno del Dipartimento di Scienze Biomediche, i forti legami tra l’Università e l’IRCCS Humanitas Research Hospital creano un ambiente fertile per collaborazioni tra ricerca di base, traslazionale e clinica. In questo contesto, l’Humanitas University Biophysics Research Center risponde alla crescente necessità di approcci quantitativi e basati sulla fisica per affrontare sfide biologiche e mediche.
Direttore
Aree di ricerca
La ricerca del Centro si fonda su competenze consolidate presso Humanitas University in due principali aree: la biofisica dei sistemi microbici e cellulari e gli approcci basati sulla fisica per l’imaging medico. Radicato in questi ambiti di eccellenza, il Centro è concepito per evolvere attraverso collaborazioni accademiche, cliniche e industriali, tecnologie emergenti e nuove opportunità scientifiche.
Ambito di ricerca
Quest’area studia come i principi fisici influenzino il comportamento, l’organizzazione e la ricostruzione funzionale di comunità microbiche, cellule di mammifero e sistemi biochimici cell-free, con particolare attenzione alle interfacce biologiche, materiali e ospite.
Attività in corso
- Analisi biomeccanica delle risposte microbiche e cellulari alle superfici, incluso il ruolo di flusso, motilità, topografia e chimica di superficie nell’adesione batterica, nella formazione di biofilm, nella meccanosensibilità cellulare e nelle infezioni associate a dispositivi medici.
- Studi quantitativi e meccanicistici della dinamica delle popolazioni microbiche, con particolare attenzione a come fisiologia, struttura spaziale, stress, disponibilità di nutrienti e metabolismo microbico influenzino le interazioni ecologiche, la resistenza alla colonizzazione, la risposta agli antibiotici e la comunicazione microbioma–ospite.
- Uso della CLEM per investigare i fenotipi strutturali di materiali e interfacce biologiche o patologiche a livello tissutale, cellulare e molecolare, fornendo informazioni ad alta risoluzione su patogeni, tessuti patologici e formazioni proteiche anomale.
- Assemblaggio bottom-up di sistemi autonomi cell-free capaci di sostenere la propria attività biochimica attraverso reti metaboliche sintetiche, con l’obiettivo di ingegnerizzare piattaforme terapeutiche avanzate ispirate ai principi fondamentali che governano la vita.
Ambito di ricerca
Quest’area sviluppa metodi basati sulla fisica e approcci computazionali per estrarre informazioni affidabili e clinicamente rilevanti dalle tecnologie di imaging medico e radioterapia. Combinando imaging quantitativo, modellistica, intelligenza artificiale, analisi delle immagini e pianificazione dei trattamenti, supporta la caratterizzazione in vivo dei processi biologici, la diagnosi e gli interventi guidati dalle immagini, l’ottimizzazione dei trattamenti radioterapici e la medicina di precisione in un’ampia gamma di applicazioni cliniche.
Attività in corso
- Sviluppo e traslazione clinica di metodologie PET quantitative, integrando imaging dinamico clinicamente sostenibile, modellistica cinetica, radiomica, analisi automatizzata delle immagini e intelligenza artificiale per derivare biomarcatori di imaging per la diagnosi, la caratterizzazione delle lesioni e la valutazione della risposta al trattamento.
- Sviluppo e traslazione clinica di algoritmi avanzati di analisi delle immagini TC e metodi di caratterizzazione tissutale, includendo acquisizioni ad altissima risoluzione, approcci di ricostruzione spettrale, radiomica, analisi automatizzata delle immagini e intelligenza artificiale, con applicazioni nello sviluppo di biomarcatori di imaging quantitativo per la diagnosi e la valutazione della risposta al trattamento.
- Sviluppo e applicazione di pipeline di analisi delle immagini mediche guidate dall’intelligenza artificiale, basate su machine learning e deep learning, per la segmentazione automatizzata, la caratterizzazione tissutale e l’interpretazione avanzata delle immagini mediche. Questa attività include l’integrazione di dati multimodali di RM e TC, l’estrazione di biomarcatori quantitativi di imaging clinicamente rilevanti e la progettazione di workflow riproducibili e scalabili per dataset di imaging clinico, inclusa la gestione dei dati DICOM.
- Sviluppo e traslazione clinica di metodologie avanzate di RM quantitativa, integrando RM multiparametrica, modellistica della diffusione, imaging di perfusione, trattografia e analisi quantitativa delle immagini per derivare biomarcatori di microstruttura tissutale, fisiologia vascolare, metabolismo e connettività strutturale. Le applicazioni attuali includono tumori cerebrali, neurochirurgia funzionale guidata dalle immagini, dolore cronico, malattie infiammatorie intestinali e imaging quantitativo del midollo spinale nella mielopatia cervicale degenerativa.
- Sviluppo e applicazione di metodi basati sulla fisica e approcci computazionali per la radioterapia, inclusi ottimizzazione e automazione della pianificazione dei trattamenti, quality assurance, analisi del rischio, radioterapia stereotassica corporea, protonterapia, irradiazione totale del midollo osseo e supporto alle decisioni cliniche assistito dall’intelligenza artificiale.