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Phenyl Track

  • Progettazione Elettronica e Industrializzazione
  • Progettazione e Realizzazione di Prototipi
  • Sviluppo Firmware
  • Applicazioni Web, Mobile e Desktop
  • Project Management

MISURA PROGETTO

Accordi per l’innovazione, Secondo sportello - DM 31 DICEMBRE 2021 - Ministero delle Imprese e del Made in Italy.

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ABSTRACT

Il progetto di Ricerca e Sviluppo denominato “PHENYLTRACK - Progetto e sviluppo di una piattaforma per il self-testing dei livelli di fenilalanina in pazienti affetti da iperfenilalaninemie e follow-up clinico supportato da Intelligenza Artificiale”, della durata di 36 mesi, è in corso di realizzazione da parte di Infobiotech (in qualità di capofila) con la collaborazione di Tinexta Cyber Srl, dell’ICB/CNR e del Dipartimento del Farmaco di UniCT.

Il progetto mira alla realizzazione di una piattaforma per il self-monitoring dei livelli di fenilalanina nei pazienti affetti da iperfenilalaninemie, composta da nuovi dispositivi per l’automonitoraggio e da servizi digitali avanzati, supportati da Intelligenza artificiale, per un rapido e sicuro follow up del paziente.

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OBIETTIVI

In sintesi, il sistema che si vuole realizzare in questo progetto sarà costituito da:

  • biosensori realizzati con tecnologie abilitanti chiave, contenente sia il modulo di sensing che quello di trasduzione del segnale. A tal scopo verranno presi in considerazione sia saggi enzimatici basati su trasduzione colorimetrica che saggi non-enzimatici basati sull'utilizzo di nanomateriali che permettono la rivelazione diretta della Phe;
  • dispositivi di detection portatili, progettati per essere realizzati con componentistica low-cost, di facile utilizzo, alimentati a batteria e connessi in modalità wireless con la piattaforma PhenylTrack, in grado di gestire tutti gli step necessari per il funzionamento del biosensore, dalla termostatazione alla rilevazione colorimetrica;
  • piattaforma PhenylTrack, composta da una infrastruttura IT di ultima generazione in grado di acquisire, memorizzare ed elaborare le informazioni di tutti i dispositivi di detection in uso ai pazienti, basata su algoritmi di intelligenza artificiale per il supporto al follow up clinico dei pazienti e di interfaccia utente multipiattaforma strutturata per l’accesso differenziato da parte dei diversi utenti del sistemi (esempio pazienti e personale clinico).

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