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

Informacje na temat projektu

ITHACA

Identyfikator umowy o grant: 883172

DOI 10.3030/883172

Data podpisania przez KE 19 Maja 2020

Data rozpoczęcia 1 Września 2021

Data zakończenia 31 Sierpnia 2024

Finansowanie w ramach

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Koszt całkowity € 257 209,92

Wkład UE € 257 209,92

Koordynowany przez

ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA DI BOLOGNA
Italy

Publikacje

Peer reviewed articles (1)

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

Autorzy: Cortesi M., Liu D., Yee C., Marsh D., and Ford C
Opublikowane w: Scientific Reports, 2023, ISSN 2045-2322
Wydawca: 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

Autorzy: Cortesi, M and Giordano, E
Opublikowane w: 2023
Wydawca: Elsevier
DOI: 10.2139/ssrn.4569916