Il bando intende sostenere la ricerca sul cancro da parte di scienziati affermati, che dirigono un’unità di ricerca esistente e che sono stati selezionati attraverso il peer review per la loro rilevanza al cancro, l'innovatività, la fattibilità e il potenziale impatto positivo sui pazienti. Il bando fissa in proposito una serie di criteri di eleggibilità per gli aspiranti PI.

Gli Investigator Grant coprono il costo della ricerca più quello del personale che lavora al progetto.

Maggiori informazioni sono reperibili a questo indirizzo.

I progetti finanziati ad UNIPI nei precedenti bandi.

• Anna Paola Erba
  Dipartimento di Ricerca Traslazionale
  
  
• Stefano Landi
  Dipartimento di Biologia
  
  
• Daniele Campa
  Dipartimento di Biologia
  
  
• Rossella Elisei
  Dipartimento di Medicina Clinica e Sperimentale

Ricercatrice:
Anna Paola Erba

Settore scientifico disciplinare:
Diagnostica per Immagini e Radioterapia MED/36

Biografia
Laureata in Medicina e Chirurgia con specializzazione in Medicina Nucleare e in Biochimica Clinica ha svolto un Phd presso University Medical Center Gronongen (The Netherlands)
Attualmente è Dirigente medico e Professore associato presso l’Azienda Ospedaliera Universitaria Pisana.

Titolo del progetto
Oligometastatic and Oligorecurrent Prostate Cancer: enhancing patients' selection by new imaging biomarkers

Budget stimato
808.000,00 euro

Annualità
2017-2022

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Ricercatore:
Stefano Landi

Settore scientifico disciplinare:
GENETICA BIO/18

Biografia
Laureato nel 1991 in Scienze biologiche all’Università degli Studi di Pisa, ha svolto un Dottorato di Ricerca in “Scienze Genetiche” e in“Genetica applicata”. Dal 2011 ha avuto un contratto di ricercatore all’Università di Pisa per poi diventare professore associato e di seguito ordinario.
Docente dei seguenti corsi presso l'Università di Pisa:
- Genetica e analisi genomiche per il Corso di Laurea Magistrale in Biologia Molecolare E Cellulare
- Genetica per il Corso di Laurea in Scienze Biologiche;
- Genetica (modulo dell'insegnamento Biologia Generale) per il Corso di Laurea in Scienze Naturali Ed Ambientali

Titolo del progetto
Identification and characterization of deregulate genes in malignant pleural mesothelioma

Budget stimato
633.000,00 euro

Annualità
2018-2023

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Ricercatore:
Daniele Campa

Settore scientifico disciplinare:
GENETICA BIO/18

Biografia
Laureato nel 2001 in Scienze Biologiche presso l'Università di Pisa, consegue il Dottorato di Ricerca nel 2005 in “Microbiologia e Genetica” presso l'Università di Pisa.
Dal 2006 al 2008 riceve un assegno di ricerca dall’Università di Pisa presso il “Genomic Epidemioloy Group” del “German Cancer Research Center” (DKFZ), Heidelberg, Germany.
A partire dal 2014 assume il ruolo di ricercatore a tempo determinato presso il Dipartimento di Biologia dell'Università di Pisa e poi di professore associato.
Il Dott. Campa ha una consolidata esperienza nel settore della genetica umana e, in particolare, in studi di associazione genetica. Sin dal 2002, la sua attività scientifica si è rivolta principalmente allo studio della suscettibilità genetica al cancro e alla valutazione delle interazioni tra fattori genetici ed ambientali. I suoi interessi si sono anche orientati a studi epidemiologici relativi soprattutto ai tumori della prostata, del seno, del pancreas e del mieloma multiplo. La sua attività scientifica si è avvalsa della collaborazione con prestigiosi centri di ricerca internazionali come il National Cancer Institute (NCI), Bethesda, US; il National Institute of Health (NIH), Bethesda, USA; l’International Agency for Research on Cancer (IARC), Lione, Francia ed il German Cancer Research Center, (DKFZ) Heidelberg, Germania.

Titolo del progetto
Integration of genomic, genetic, clinical and epidemiologic factors to predict IPMNs progression and PDAC transition

Budget stimato
535.000,00 euro

Annualità
2019-2024

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Ricercatore:
Rossella Elisei

Settore scientifico disciplinare:
Endocrinologia MED/13

Biografia
Laureata nel 1985 in “Medicina e Chirurgia” presso l’Università di Pisa con Diploma di Specializzazione in Endocrinologia nel 1988.
Attualmente è Professore associato e Medico Specialista presso l’Istituto di Endocrinologia, Metodologia Clinica e Medicina del Lavoro dell’Università di Pisa.
Dal 1991 la Dr ssa Elisei coordina un gruppo di ricercatori dediti all’attività di ricerca nel settore della carcinogenesi tiroidea, le attività sono documentate nelle pubblicazioni scientifiche di cui la Drssa Elisei è autrice o coautrice.

Titolo del progetto
New insights in the genetic profile of medullary thyroid carcinoma

Budget stimato
727.000,00 euro

Annualità
2018-2023

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Assegnate prevalentemente a neolaureati, le borse di formazione sono dedicate all’apprendimento delle basi della ricerca e offrono la possibilità di acquisire esperienza in Italia presso un laboratorio d’eccellenza.

Per consentire ai più giovani di imparare le basi della ricerca, AIRC e FIRC stanziano ogni anno un numero importante di borse di formazione per l'Italia. Le borse di studio sono annuali, biennali o triennali; quelle triennali assorbono la maggior parte delle risorse destinate alla formazione perché garantiscono ai ragazzi un tempo consistente per costruire solide basi per diventare buoni ricercatori.

Per maggiori informazioni consultare questa pagina.

Borse di studio attive presso l’Università di Pisa:

• Maria Cristina Campopiano
  Dipartimento di Medicina Clinica e Sperimentale
• Damiano Cirri
  Dipartimento di Chimica e Chimica Industriale

Ricercatrice:
Maria Cristina Campopiano

Settore scientifico disciplinare:
Endocrinologia MED/13

Biografia
Laureata nel 2016 in Medicina e Chirurgia all’Università degli Studi di Siena dove ha conseguito l’abilitazione all’esercizio della professione medica.
Attualmente medico specialista in Endocrinologia e malattie del metabolismo presso l’Azienda Ospedaliera Universitaria Pisana.

Titolo del progetto
Active surveillance and alternative strategies to surgery in thyroid microcarcinoma: when less is more

Budget
25.000 euro

Annualità
2020-2021

Ricercatore
Damiano Cirri

Settore scientifico disciplinare
Chimica Generale ed Inorganica CHIM/03

Biografia
Laurea triennale in Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali presso l’Università di Firenze.
Competenze teoriche e di laboratorio negli ambiti di Chimica Analitica, Chimica Fisica, Chimica Inorganica, Chimica Organica e Biochimica, nonché competenze teoriche matematiche e fisiche con esperienze pratiche riguardo ai fondamenti dell'elettrotecnica.
Laurea Magistrale LM54 in Scienze Chimiche presso L’Università di Firenze con campo di studi in “Sintesi struttura e proprietà dei composti organici. Competenze specialistiche in chimica organica (sia teoriche che pratiche) integrative rispetto a quelle acquisite durante la Laurea Triennale in Chimica Generale.
Attualmente Medico specialista in Endocrinologia e malattie del metabolismo presso l’Azienda Ospedaliera Universitaria Pisana.

Titolo del Progetto
A targeting approach for the treatment of colorectal cancer through utilization of biocompatibile nanocarriers

Budget
25.000 euro

Annualità
2020-2021

Il Senato Accademico, nella seduta dello scorso 19 marzo, ha approvato la proposta della Commissione II Ricerca e Trasferimento Tecnologico per la ripartizione degli assegni di ricerca che ciascuna struttura dell'Ateneo potrà richiedere in risposto al bando e, tenendo conto anche della manifestazione d'interesse che abbiamo ricevuto, sono stati attribuiti gli assegni di ricerca alle Strutture di Ateneo.

Gli assegni dovranno essere richiesti attraverso la presentazione di un progetto di ricerca che può contenere da 1 a 3 assegni di ricerca.

Pertanto, come disposto dal Senato Accademico andrà inviato entro lunedì 19 aprile 2021, per ogni progetto di ricerca, la seguente documentazione:

1. scheda di progetto (Allegato B) firmata da tutti i partner.

Qui, la versione da utilizzare con il punto 5.1 già compilato;

1. dichiarazioni di intenti per il conferimento di fondi per il cofinanziamento (Allegato C). Per ciascun soggetto cofinanziatore (anche, se del caso, la struttura UNIPI) dovrà essere prodotto un allegato C distinto;
2. curriculum vitae del responsabile scientifico del progetto, del responsabile (dei responsabili) del progetto presso i partner obbligatori e dei referenti del progetto presso gli altri partner eventuali;
3. per i soli progetti presentati sul tema specifico Conservazione e valorizzazione di archivi fotografici, la dichiarazione dei soggetti indicati nell'Allegato E – Tabella 2, punto 5 (Allegato D).

Gli Allegati B e C (non obbligatoriamente i CV) dovranno essere sottoscritti digitalmente dai legali rappresentanti degli enti o da loro sostituti specificatamente delegati a tale funzione. In tal caso sarà necessario allegare gli atti di delega alla firma di tutti i firmatari.

Per l'Ateneo la firma è del Direttore della struttura di afferenza del responsabile scientifico.

Nel caso in cui un partner non abbia disponibilità della firma digitale, tutti i soggetti pubblici e privati che devono sottoscrivere i documenti sopra elencati apporranno la firma autografa.
In tal caso sarà necessario allegare copia di un documento di riconoscimento in corso di validità dei firmatari.

Gli Allegati e tutta la documentazione sopra elencata dovranno essere inviati a Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo..

Per agevolare la raccolta, nell'oggetto della mail dovrà essere "Partecipazione Bando Assegni di ricerca 2021 Regione Toscana" e andrà messa la conferma di lettura, che l'ufficio invierà come prova di ricezione del progetto.

Il bando, gli allegati e tutte le informazioni sono disponibili in questa sezione dedicata del sito di Ateneo.

Per informazioni

Unità Servizi per la Ricerca - Michele Padrone, Sara Cattani – Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo.

La ricercatrice studierà nuovi algoritmi e strutture, dati che permetteranno di gestire le grandi quantità di dati provenienti dalle moderne tecniche di sequenziamento del DNA, facendo uso della combinatoria delle parole e della teoria dell'informazione.
Il principale obiettivo sarà quello di confrontare collezioni di dati genetici e l'individuazione di anomalie genetiche nelle sequenze di DNA, al fine di determinare, per esempio, la presenza di eventuali malattie.

PI: Giovanna Rosone

Dipartimento: Dipartimento di Informatica
Data inizio: 23/09/2015
Data fine: 23/09/2018 (prorogato di 26 mesi: 23/11/2020)
Durata: 36 mesi
Costo del progetto: 440.310 €
Finanziamento ministeriale: UNIPA 48.763,68 € - UNIPI 371.546,32 €

Abstract

Storing, processing, querying and analyzing a large amount of data is a significant task that holds many obstacles and challenges. Programs for compressing, indexing and analyzing of texts are available. However, the problem of compression and computational analysis for large datasets, such as those generated by current and future sequencing technologies where data in the terabyte range is conceivable, is still a difficult issue: the analysis of the large amount of generated data is a bottleneck for many investigators.

The aim of my proposed project is to develop research in the area of Data Compression and Sequence Analysis (both for the theoretical models and applications in specific fields) by using methods from Combinatorics on Words and by developing algorithms and data structures for the treatment of strings, mainly datasets from Next-generation Sequencing (NGS) technologies or third generation sequencing technologies.
The close relationship between these two areas will add and will provide a fundamental contribution in the advancement of knowledge in both research areas.
We plan to introduce new approaches for the compression of short nucleotide sequences from the NGS technologies, together with additional metadata, such as the quality scores required to assess the reliability of the sequencing process, that guarantee the preservation of the salient dataset characteristics when a lossy approach is used.
We also plan to introduce new strategies for the analysis of biological sequences, also in succinct form by allowing the random access over compressed data, whose applications can be, but not limited to, de novo sequence assembly, comparison between genome sequences and reference genomic sequences, determining the presence or absence of genomic variant mutations, genome phylogeny problems, etc.

We are going to apply our methodologies to the sequences in Genome Trio Project. In this project, the idea is to compare the genome of a child to the genome its parents to search for the relatively small number of “de novo mutations” that have newly arisen in the child’s DNA and are not present in either parents. This is starting to be used to diagnose genetic disorders in newborn infants.

Moreover, we are going to apply them for comparing a set of DNA sequences derived from healthy cells with that from DNA sequences derived from no-healthy cells from the same individual in order to find genetic disorders. In particular, we are interested to cancer data from the Cancer Genome Atlas dataset.

Our goal will be achieved by using tools from combinatorics on words and from information theory. Particular attention will be devoted to an extension of the Burrows-Wheeler Transform to a multiset of texts. Our purposes will take further advantage of deep understanding of the combinatorial properties underlying of these transformations, but also of the development of succinct data structures and space-time-efficient implementations, such as implementations that use the external memory and the parallelization. This goal will be obtained by directing our research towards compression techniques and compressed indexes.

This research project takes also advantage of our collaboration with a team of researchers from the Computational Biology Group at Illumina Cambridge Ltd (UK), led by A. J. Cox. Illumina is the market leaders in NGS technology.

We believe that the methods here introduced here in the biological field can be of considerable interest especially for its possible applications in several fields such as linguistics, network security, etc. For instance, the intrusion detection problem in network security or the text categorization problems in computational linguistics.

Ricercatore:

Walter del Pozzo

Settore scientifico disciplinare:

FIS/05 - Astronomia e astrofisica

Del Pozzo

Biografia

Ha conseguito la Laurea in Fisica presso l’Università di Pisa ed il dottorato presso l’Università di Birmingham (UK). I suoi interessi di ricerca comprendono astrofisica e fisica fondamentale dalle osservazioni di onde gravitazionali ed e’ stato coordinatore del gruppo di ricerca sulla dinamica in campo forte per le collaborazioni LIGO e Virgo dal 2012 al 2017.

Bando:

RLM 2014

Titolo del progetto

Test di relativita' generale dall'osservazione di onde gravitazionali da sistemi binari compatti

Descrizione del progetto

Questo programma di ricerca mira ad utilizzare l’osservazione diretta di onde gravitazionali emesse da sistemi binari compatti formati da buchi neri per verificare o confutare le predizioni della relatività generale in tali regimi estremi che non sono altrimenti accessibili. 

Ricercatore:

Filippo Disanto

Settore scientifico disciplinare:

MAT/03 geometria

Biografia

• Anno 2007: Laurea magistrale in Matematica (110L), Universita' di Siena (Italia).
• Anno 2010: Ph.D. in Theoretical Computer Science, Universita' di Parigi 7 (Francia) ed Universita' di Siena (Italia) (cotutela di dottorato).
  Durante il periodo di dottorato, ho studiato problemi relativi alla descrizione quantitativa di diverse classi di strutture combinatorie, come ad esempio permutazioni, insiemi parzialmente ordinati e poliomini, sulle quali strutture erano spesso posti vincoli di motivo escluso. Le tecniche utilizzate in questo ambito appartengono al campo della combinatoria enumerativa ed analitica [2]. In ambito informatico, tali metodi trovano applicazione nello studio della performance di algoritmi, in quanto permettono di effettuare un'analisi statistica degli insiemi di oggetti discreti che possono essere passati in input alla procedura che si intende analizzare [1]. L'analisi si basa sulla enumerazione degli input di dimensione N che forzano l'algoritmo ad avere un costo K.
• Gennaio 2011-Luglio 2011: Postdoc al CNRS, Montpellier (Francia).
  - Presso il laboratorio IES, abbiamo investigato attraverso simulazioni Monte Carlo il comportamento di particolari meccanismi laser, chiamati laser dual-mode a semiconduttori. I laser dual-mode sono componenti chiave per la costruzione a basso costo di dispositivi che generano frequenze terahertz. La tecnologia terahertz trova applicazioni in svariati settori della scienza, come il calcolo ad altissime prestazioni. Una volta implementati i programmi, numerose simulazioni Monte Carlo venivano distribuite sulla griglia di computers messa a disposizione dalla Universita' di Montpellier. Una volta raccolti i risultati, si studiava come differenti valori per i differenti parametri fisici dello strumento, come ad esempio la temperatura di esercizio, potevano influenzare il regime dual-mode alla base della generazione delle alte frequenze.
  - Presso il laboratorio LIRMM, motivati da problematiche di carattere crittografico, abbiamo studiato problemi nel campo della teoria dei numeri. Piu' precisamente, abbiamo dimostrato alcune proprieta' asintotiche delle partizioni di interi considerate con criteri di divisibilita' sulle parti.
• Luglio 2011 - Ottobre 2013 : Postdoc alla Universita' di Colonia (Germania).
  Abbiamo concentrato le nostre ricerche sull'analisi combinatoria dei modelli usati per rappresentare fenomeni di speciazione e la distribuzione di diversita' genetica in una popolazione. Tali modelli sono basati su processi di biforcazione casuale in cui le relazioni di parentela tra specie o individui sono date da relazioni ad albero. Le differenti forze evolutive che possono influenzare i processi di speciazione determinano diverse caratteristiche nella struttura dell' albero, come, ad esempio, troviamo alberi che tendono ad essere piu' sbilanciati quando siamo in presenza di selezione naturale positiva. Il grado di deviazione di un insieme di dati genetici dal modello standard, nel quale non ci sono particolari forze biologiche in gioco, puo'essere quindi misurato osservando come la struttura combinatoria dell'albero viene modificata ed e' dunque importante caratterizzare quantitativamente tale struttura nel modello base.
• Novembre 2013 - fino ad oggi: Postdoc alla Stanford University (CA, USA).
  Usando metodi combinatori, abbiamo investigato proprieta' statistiche e computazionali di modelli matematici che servono per studiare la probabilita' di un albero di geni casuale condizionando sull'albero di specie. Gli alberi di geni vengono di solito derivati a partire da sequenze genetiche e forniscono informazioni sulla natura dei processi evolutivi intercorsi tra le varie specie. Infatti, usando algoritmi computazionalmente efficienti che permettano di stimare gli alberi di geni piu' probabili per un dato albero di specie, si possono utilizzare procedure di massima verosimiglianza per cercare nello spazio dei possibili alberi di specie quelli che massimizzano la probabilita' dei dati genetici osservati.

Bando:

RLM 2014

Titolo del progetto

Aspetti combinatori e computazionali dell' interazione tra alberi di specie ed alberi di geni

Descrizione del progetto

La necessita' di analizzare le grandi quantita' di dati genetici raccolti negli ultimi anni e' oggi in forte crescita. Lo studio di tali dati richiede l'uso di algoritmi efficienti per estrarre ed elaborare le informazioni che essi contengono. Il mio interesse di ricerca si colloca nell' ambito dell' analisi quantitativa delle strutture discrete e degli algoritmi usati in biologia computazionale per rappresentare e processare i dati.
Durante il postdottorato a Stanford, ho studiato le relazioni quantitative esistenti tra alberi di specie (rappresentanti i processi evolutivi tra specie di organismi) ed alberi di geni (descriventi i processi evolutivi genetici tra singoli individui) secondo il modello di coalescenza multispecie. In questo campo restano ancora aperti molteplici problemi teorici e computazionali, e metodi combinatori possono trovare applicazione portando a nuovi risultati.

La ricerca seguira' il seguente piano concentrandosi sullo studio delle proprieta' enumerative e computazionali dell'interazione tra alberi di geni e di specie secondo il modello multispecie.

(i) Utilizzando tecniche combinatorie ed analitiche, si determinera' uno studio completo del costo della computazione nel modello multispecie della probabilita' Prob(G|S) di una topologia G per un albero di geni casuale dato un albero si specie S. Si estenderanno i risultati enumerativi gia' esistenti sulle possibili realizzazioni della topologia G nell'albero S introducendo nuovi parametri che tengano conto della profondita' delle configurazioni di coalescenza.

(ii) Si svilupperanno nuovi algoritmi per il calcolo della probabilita' condizionata Prob(G|S) basandosi sulla profondita' degli eventi di coalescenza dell'albero G nell'albero S. Se ne studieranno l'accuratezza ed il costo (i) considerando diversi scenari biologici (tasso di speciazione λ).

(iii) Tramite partizioni dell'insieme di configurazioni H(G,S) ed usando gli algoritmi in (ii), si determinera' una procedura di calcolo distribuito per la computazione della somma (1) che determina la probabilita' Prob(G|S).

(iv) Con i metodi definiti in (ii) e (iii) ed estendendo i risultati di [5], si definira' un algoritmo che decida se una topologia ordinata per un albero di specie possa produrre, per certi valori dei suoi intervalli temporali, alberi di geni anomali AOGA. Cio' permettera' di evidenziare gli scenari in cui alcuni metodi statistici usati per l'inferenza degli alberi di specie possono fallire.