Professore Ordinario di Fisica Applicata, Coordinatore scientifico APNS.
Tra i suoi interessi di ricerca: funzionalizzazione e utilizzo di nanogocce e nanobolle per applicazioni teranostiche in medicina, fluidodinamica in biologia, applicata all'emodinamica coronarica e feto-placentare; applicazioni mediche degli ultrasuoni, in particolare ecografia Doppler, imaging e mezzi di contrasto; ipertermia oncologica; modelli di crescita tumorale, in particolare leggi universali, fenomeni di scala e studio delle dimensioni frattali del microcircolo. Ha partecipato alla collaborazione internazionale cVit (Center for the Development of a Virtual Tumor) promossa da MIT & Harvard University e finanziata dall'NIH statunitense.
Professore Associato Fisica Applicata
Si occupa di Neuroimaging e Imaging Genetics. L'attività di ricerca si basa sulla caratterizzazione di features estratte da immagini multimodali MRI (anatomiche e funzionali) per studiarne le traiettorie nel tempo e le associazioni con informazioni genetiche. Sfruttando i Big (NeuroImaging) Data il dott. Pizzagalli sviluppa metodi di Machine Learning per la predizioni di diagnosi come Alzheimer’s e Parkinson’s. In questo contesto sviluppa sia metodi di analisi dati per l’armonizzazione di banche dati multi-sito e multimodali, sia metodi statistici per la stima della riproducibilità dei risultati.
Professore Associato Fisica Applicata
Le sue ricerche iniziano con lo studio delle funzioni cognitive nell’ambito dalla Psicologia comportamentale; successivamente, ha utilizzato tecniche strumentali, in particolare Risonanza Magnetica e PET, per studiarne il substrato anatomico, sia nei malati che in soggetti sani, ed infine ha utilizzato tecniche di stimolazione elettrica e magnetica a fini riabilitativi. Parallelamente, ha completato la sua formazione sulla programmazione e controllo avanzato di spettrometri a Risonanza Magnetica commerciali (GyroTools Pulse Programming e Data Handling). Recentemente, l’uso dei campi magnetici in medicina è il settore in cui il dottor D’Agata si è concentrato maggiormente, all’interno della Fisica Applicata sotto la guida della prof.ssa Guiot. In particolare, ha condotto ricerche su nanoparticelle capaci di interagire con il ferro dei tessuti biologici.
Ricercatrice TD-A Fisica Applicata
Laureata in Matematica e con un Dottorato in Sistemi Complessi per le Scienze della Vita, si interessa dell’applicazione di modelli e tecniche matematiche alla Medicina e alla Biologia. I due campi di ricerca preferiti sono la creazione di sistemi di ODE per la modellizzazione di sistemi biologici e la costruzione dei protocolli di clinical trial con relativa analisi statistica e modellistica. Collabora attivamente con gruppi di ricerca degli ospedali San Luigi di Orbassano, Molinette, Regina Margherita, CTO e Sant'Anna di Torino. Il progetto principale, in ambito 'green', è lo studio e la modellizzazione della capacità anti batteriologica e sterilizzante delle nano bolle di curcumina applicata alla frutta e alle colture cellulari.
Tecnico di Ricerca Bioinformatica, Data Stewart
Tecnico di ricerca con competenze multidisciplinari. Laureata in Computer Science, si è occupata di Data Administration, Supporto Metodologico e Analisi Funzionale. Ha svolto attività di ricerca per quanto riguarda le Tecniche di Watermarking in ambito multimediale e medico presso IEIIT-CNR e presso il Dipartimento di Computer Science dell’Università di Torino. Successivamente si è specializzata nell’analisi di dati provenienti dai principali database medici e biologici Open e FAIR disponibili online. Ha proseguito la sua attività focalizzandosi sull’analisi delle proteine human per la ricerca di nuovi meccanismi epigenetici di espressione. Ha poi conseguito la laurea in Scienze del Corpo e della Mente. Attualmente presso il Dipartimento di Neuroscienze dell’Università di Torino dove si occupa di analisi dati e supporto per la creazione di dati FAIR proseguendo parallelamente le attività di analisi delle proteine in ambito medico e delle neuroscienze.
Assegnista di ricerca
Con una solida formazione nel campo delle neuroscienze, acquisita attraverso lo studio di modelli cellulari e animali di patologie neurodegenerative, ha ampliato i propri interessi scientifici includendo il campo delle Neuroimmagini. La sua ricerca integra le sue competenze sulle malattie neurodegenerative, in particolare Alzheimer e Parkinson, con l'analisi dei Big Data, mirando all'identificazione di nuovi biomarcatori per la diagnosi precoce per queste patologie. Nello specifico, si concentra sull'analisi della concentrazione di ferro nel cervello mediante MRI e PET.
Dottoranda in Complex System for Quantitative Biomedicine 37° ciclo
Laureata in ingegneria Biomedica e attualmente sta completando il Dottorato in Complex System for Quantitative Biomedicine. La sua ricerca si concentra sull'analisi e l'elaborazione di dati biomedici, sia sperimentali che computazionali, con focus particolare sull'emodinamica cerebrale e sullo sviluppo di interfacce Cervello-Computer. Collaboratrice alla didattica per l'insegnamento di Fisica nei corsi di laurea di Professioni Sanitarie.
Alumni APNS
I suoi interessi scientifici multidisciplinari coinvolgono l’integrazione di fisica, scienza dei dati, biologia e medicina. I lavori di ricerca sono rivolti principalmente al processamento e modellamento di dati biomedici, in particolare sfruttando approcci sia computazionali che sperimentali. Attualmente collaboratrice alla didattica per l’insegnamento di Fisica nei corsi di laurea delle Professioni Sanitarie.
Alumni APNS
Ha conseguito la sua laurea nel campo della biochimica e la laurea specialistica in scienze biologiche in Pakistan. Attualmente, come dottorando internazionale presso l'Università di Torino, sta lavorando per generare nanobolle Noval con le proprietà delle Rective Oxygen Species per inibire la crescita batterica e fungina ai fini della conservazione degli alimenti. L'obiettivo della sua ricerca è indagare sulle proprietà antibatteriche dei nanovettori. La resistenza agli antibiotici è una delle preoccupazioni più importanti per la salute, quindi un tale approccio potrebbe essere utile per prevenire l'uso eccessivo di antibiotici. Inoltre, questo approccio è, totalmente basato su materiali biocompatibili e biodegradabili, è pienamente conforme ai requisiti green del cibo promosso all'interno della piattaforma Next Generation UE.
Alumni APNS
Ricercatore esperto nel design di esperimenti da un punto di vista metodologico, tecnico e statistico. Ha realizzato progetti educativi e di comunicazione scientifica con decine di migliaia di studenti. Da sempre cura l’aspetto metodologico-statistico sia per se che per i suoi gruppi di lavoro, sviluppando le sue capacità anche attraverso una seconda laurea specialistica in Statistica. È stato Coordinatore di Progetti Europei legati all’alimentazione e alla sostenibilità, forte di un corso di specializzazione e di esperienze lavorative sul campo con NGO.
Alumni APNS
Ricercatore entusiasta e competente che lavora all'interfaccia chimica-biologia farmaceutica, ha competenze che spaziano tra chimica farmaceutica, progettazione di polimeri, sintesi e ottimizzazione, sviluppo di nanoparticelle, sviluppo della somministrazione di farmaci, tossicologia, manipolazione di campioni biologici e biologia cellulare. Si concentra sulla nanomedicina, sta puntando a sviluppare nuove tecnologie e materiali per la somministrazione di farmaci con un forte impatto sulla vita. Particolarmente interessato al processo di sviluppo per portarli sul mercato.