Digital Twin Technology to Predict Individual Response to Pharmacological Treatments in Ovarian Cancer

Projektinformationen

ITHACA

ID Finanzhilfevereinbarung: 883172

DOI 10.3030/883172

EK-Unterschriftsdatum 19 Mai 2020

Startdatum 1 September 2021

Enddatum 31 August 2024

Finanziert unter

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Gesamtkosten € 257 209,92

EU-Beitrag € 257 209,92

Koordiniert durch

ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA DI BOLOGNA
Italy

Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (1)

A comparative analysis of 2D and 3D experimental data for the identification of the parameters of computational models

Autoren: Cortesi M., Liu D., Yee C., Marsh D., and Ford C
Veröffentlicht in: Scientific Reports, 2023, ISSN 2045-2322
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41598-023-42486-3

Other (1)

Driving Cell Response Through Deep Learning, a Study in Simulated 3D Cell Cultures

Autoren: Cortesi, M and Giordano, E
Veröffentlicht in: 2023
Herausgeber: Elsevier
DOI: 10.2139/ssrn.4569916