📈 Nous sommes fiers de partager le fait qu'Emma Zanella, doctorante au laboratoire de la professeure Milena Bellin de l'Università degli Studi di Padova, actuellement en visite de recherche au Centre médical universitaire de Leiden, a participé à la 9e réunion de recherche cardiovasculaire translationnelle de la DCVA NLHI, qui s'est tenue à Utrecht du 19 au 20 juin. 🔬 Elle a présenté un...
📢 Publication Alert! 📢 ❤️🩹 Nous sommes fiers de partager la publication de notre plan stratégique du portefeuille de la cardiogénomique du CEI – Conseil européen de l’innovation, qui rassemble sept projets innovants axés sur la recherche génétique, les technologies multiomiques et l’analyse de données à grande échelle pour lutter contre les maladies cardiovasculaires. 🌟 Ce plan met en valeur tous les grands travaux communs que nos projets prévoient de réaliser...
« ✨ Exciting science » à l'ISHR 2025 à Nara! «✨ Nous sommes fiers de vous annoncer que Martina Calore, PhD, a représenté le projet IMPACT EU au congrès mondial de la section européenne de la Société internationale de recherche cardiaque (ISHR-ES), qui s’est tenu à Nara, au Japon, du 11 au 14 mai 2025. « 🌟 Martina Calore a présenté nos résultats récents avec un résumé intitulé: «Constatations phénotypiques dans...
Les 26 et 27 septembre, l'Université d'études de Padoue a accueilli la première année de réunion du Consortium de l'Université de Padoue. #Projet IMPACT (Cardiogenomics meets Artificial Intelligence: un pas en avant dans le diagnostic et le traitement de la cardiomyopathie arythmogénique), financé par l'Union européenne.
Les 26 et 27 octobre, l'Université d'études de Padoue a accueilli la réunion de lancement de la nouvelle université. #Projet IMPACT (Cardiogenomics meets Artificial Intelligence: un pas en avant dans le diagnostic et le traitement de la cardiomyopathie arythmogénique), financé par l'Union européenne.
Le projet IMPACT a officiellement démarré! Avec 7 partenaires de différents pays de l'UE, 🇪🇺 , IMPACT mettra en œuvre une intégration basée sur l'intelligence artificielle (IA) des données cliniques et omiques du registre des patients ACM en utilisant un regroupement et un phénomapage de données mixtes non supervisés pour identifier les sous-groupes phénotypiques au sein de la cohorte de patients conduisant à la détection de cibles thérapeutiquement exploitables.
Crédits : Symposium sur les données
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