Artificial intelligence for network medicine

L'obiettivo principale del corso consiste nell'introdurre metodi di Intelligenza Artificiale allo stato dell'arte per l'analisi di sistemi biologici complessi, come ad esempio reti di geni, proteine e farmaci.
I principali argomenti del corso riguarderanno; a) Metodi semi-supervisionati per la predizione dell'etichetta dei nodi e degli archi in complessi sistemi biologici modellati come grafi, con particolare attenzione alla predizione con etichette sbilanciate; b) Metodi di graph embedding per la predizione supervisionata di nodi e archi e per l'analisi non supervisionata di grafi eterogenei complessi; c) Stima della dimensionalità intrinseca e embedding di dati complessi.
Saranno inoltre discusse applicazioni rilevanti nell'ambito della Network Medicine, come problemi di drug repurposing, di predizione delle interazioni farmaco-target, e la predizione di geni associati a patologie genetiche e tumorali.
Il corso è indirizzato agli studenti di Informatica, ma anche a studenti in Matematica, Fisica, Chimica, Scienze Biologiche, Farmacia e Medicina.