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

Informations projet

ITHACA

N° de convention de subvention: 883172

DOI 10.3030/883172

Date de signature de la CE 19 Mai 2020

Date de début 1 Septembre 2021

Date de fin 31 Août 2024

Financé au titre de

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coût total € 257 209,92

Contribution de l’UE € 257 209,92

Coordonné par

ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA DI BOLOGNA
Italy

Publications

Peer reviewed articles (1)

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

Auteurs: Cortesi M., Liu D., Yee C., Marsh D., and Ford C
Publié dans: Scientific Reports, 2023, ISSN 2045-2322
Éditeur: 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

Auteurs: Cortesi, M and Giordano, E
Publié dans: 2023
Éditeur: Elsevier
DOI: 10.2139/ssrn.4569916