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

Información del proyecto

ITHACA

Identificador del acuerdo de subvención: 883172

DOI 10.3030/883172

Fecha de la firma de la CE 19 Mayo 2020

Fecha de inicio 1 Septiembre 2021

Fecha de finalización 31 Agosto 2024

Financiado con arreglo a

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coste total € 257 209,92

Aportación de la UE € 257 209,92

Coordinado por

ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA DI BOLOGNA
Italy

Publicaciones

Peer reviewed articles (1)

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

Autores: Cortesi M., Liu D., Yee C., Marsh D., and Ford C
Publicado en: Scientific Reports, 2023, ISSN 2045-2322
Editor: 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

Autores: Cortesi, M and Giordano, E
Publicado en: 2023
Editor: Elsevier
DOI: 10.2139/ssrn.4569916