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

Informazioni relative al progetto

ITHACA

ID dell’accordo di sovvenzione: 883172

DOI 10.3030/883172

Data della firma CE 19 Maggio 2020

Data di avvio 1 Settembre 2021

Data di completamento 31 Agosto 2024

Finanziato da

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Costo totale € 257 209,92

Contributo UE € 257 209,92

Coordinato da

ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA DI BOLOGNA
Italy

Pubblicazioni

Peer reviewed articles (1)

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

Autori: Cortesi M., Liu D., Yee C., Marsh D., and Ford C
Pubblicato in: Scientific Reports, 2023, ISSN 2045-2322
Editore: 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

Autori: Cortesi, M and Giordano, E
Pubblicato in: 2023
Editore: Elsevier
DOI: 10.2139/ssrn.4569916