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Training network for Next generation cellular screening

Biomedical screening at single-cell and bioparticles level has the potential to transform clinical diagnostics, but the research and development in this field are scattered in different disciplines: biophotonics, micromanipulation... ver más

30/11/2027

POLIMI

Presupuesto desconocido

Líder del proyecto

POLITECNICO DI MILANO No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2023-12-01

HORIZON-MSCA-2022-DN-01-01: MSCA Doctoral Networks 2022 ExpectedOutcome:Project results are expected to contribute to the following outcomes:

I+D

Cerrada hace 2 años

0% 100%

Información adicional privada

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Participantes

POLIMI

Lider

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Duración del proyecto: 47 meses Fecha Inicio: 2023-12-01
Fecha Fin: 2027-11-30

Líder del proyecto

POLITECNICO DI MILANO No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Biomedical screening at single-cell and bioparticles level has the potential to transform clinical diagnostics, but the research and development in this field are scattered in different disciplines: biophotonics, micromanipulation, machine learning, in vitro diagnostics, and clinical regulations are traditionally imparted in separate training programs. NEXTSCREEN aims to train and establish a network of researchers with the expertise required for the development of next-generation screening methods, based on automatic imaging and classification of samples moving along a liquid stream. The researchers have the objectives to reduce the cost and complexity of imaging flow cytometry; empower it with novel contrast mechanisms; build high-resolution automatic microscopes at the diffraction limit and beyond; develop real-time data processing tools able to detect and recognize the samples, circumventing the need for manual annotation. Using these technologies they will characterize blood cells and bioparticles, screening large cellular populations, with the goal to identify and characterize cancer biomarkers, in samples derived from liquid biopsies. The ultimate goal is to initiate the development of diagnostics tools, that could be adopted in clinical settings on a large scale, democratizing the use of automatic screening. The project brings together academic and industrial research groups, that are leading the field of imaging flow cytometry, with complementary know-how in high-resolution microscopy, high-precision microfluidics, biotechnologies, and weakly-supervised deep learning, that will facilitate the development of data-driven cells and bioparticle screening.

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