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.
Membri
- Edoardo D’Imprima
- Simone Giaveri
- Gabriele Micali
- Roberto Rusconi
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.