Il laboratorio di Bioinformatica Traslazionale ha sede a Palermo ed ha come obiettivo quello di rendere disponibile nuova conoscenza clinica a partire sia dai cosiddetti dati omici (genomici,trascrittomici,preteomoci), che da quelli biomedici mediante gli strumenti propri dell’ingegneria dell’informazione ed in particolare quelli dell’intelligenza artificiale, della gestione ed organizzazione della conoscenza, e dell’apprendimento automatico.
Il laboratorio attualmente vede impegnati 8 tra ricercatori e tecnologi strutturati, di cui il 50% a tempo determinato, e 1 unità di personale conforma di contratto flessibile. Collaborano con il laboratorio anche professori universitari e ricercatori di altre istituzioni.
La Bioinformatica Traslazionale è un settore emergente dell’informatica medica, in cui è cruciale il trasferimento delle scoperte e delle innovazioni tecnologiche dai laboratori alla pratica clinica; è per questo motivo che il laboratorio lavora a stretto contatto con numerose istituzioni cliniche italiane ed estere. Tra queste il noto centro trapianti ISMETT, l’Ospedale Civico di Palermo e King’s College di Londra.
Il laboratorio di Bioinformatica Traslazionale sviluppa ricerca per identificare, a livello molecolare, sia le componenti chiavi, come microRNA (miRNA), RNA messaggeri (mRNA), proteine, composti molecolari sia le loro interazioni spesso responsabili dello sviluppo di patologie ad elevato impatto socio-economico e sanitario. La ricerca si concentra sulla progettazione ed implementazione di algoritmi di classificazione e di clustering basati su differenti paradigmi computazionali, come le reti neurali auto-organizzanti, il deep learning, i probabilistic topic models. Attualmente il laboratorio è impegnato a riprogettare i classici metodi di deep learning per settore della bioinformatica.
I campi di applicazione del laboratorio riguardano gli aspetti diagnostici e prognostici di patologie tumorali e cronico degenerative e la cosiddetta “Medicina personalizzata”.
Inoltre, il laboratorio produce strumenti software prototipali avanzati per la gestione della conoscenza e l’analisi dei dati. In particolare, una importante attività di ricerca e sviluppo riguarda i database NoSQL a grafo, utilizzati per l’integrazione di basi di dati eterogenee e come fondamento per la realizzazione di strumenti per l’interrogazione e l’analisi di dati biologici finalizzati alla soluzione di problemi in ambito bioinformatico.