SVILUPPO DI MODELLI PROGNOSTICI BASATI SU DATI MULTI-OMICI PER PAZIENTI AFFETTI DA CANCRO AL PANCREAS

Pancreatic cancer is one of the most lethal forms of cancer, with an often unfavorable prognosis due to late diagnosis and limited therapies. The thesis under examination proposes the development of innovative prognostic models for patients with pancreatic cancer, using multi-omics data (genomic, transcriptomic, proteomic and radiomic). The goal is to improve the prediction of the evolution of the disease by optimally personalizing therapies. Thanks to the use of machine learning techniques, the developed models aim to elaborate increasingly accurate prognostic frameworks, optimizing treatments.

Il carcinoma pancreatico è una delle forme di cancro più letali, con una prognosi spesso sfavorevole a causa della diagnosi tardiva e delle terapie limitate. La tesi in esame propone lo sviluppo di modelli prognostici innovativi per pazienti con cancro al pancreas, utilizzando dati multi-omici (genomici, trascrittomici, proteomici e radiomici). L'obiettivo è quello di migliorare la predizione dell'evoluzione della malattia personalizzando in maniera ottimale le terapie. Grazie all'impiego di tecniche di machine learning, i modelli sviluppati mirano a elaborare quadri prognostici sempre più accurati ottimizzando le cure.