• traumatic brain injury
• biomarkers
• machine learning
• generalized linear model
• statistical software

INTA Systems (www.intasystems.net), il primo spin-off del Laboratorio NEST della Scuola Normale Superiore di Pisa e Consiglio Nazionale delle Ricerche Istituto Nanoscienze (CNR-NANO), ha sviluppato un dispositivo prototipale per il rilevamento rapido di biomarcatori di traumi cerebrali da analisi del sangue, sfruttando nanotecnologie ed intelligenza artificiale. In questa tesi sono stati elaborati dati di letteratura e di banche dati, in particolare quelli ottenuti nell’ambito clinico SENSIFY di INTA che ha consentito l’accesso alla biobanca di proprietà dell’IRCCS Mario Negri di Bergamo. L’obiettivo principale è individuare i biomarcatori più importanti nell’identificazione del danno cerebrale e costruire modelli predittivi che permettano la classificazione efficacie dei pazienti. Per questo scopo, è stata data particolare attenzione all’applicazione di tecniche di analisi statistica multivariata.

INTA Systems (www.intasystems.net), the first spin-off of the NEST Laboratory of the Scuola Normale Superiore of Pisa and the National Research Council Nanoscience Institute (CNR-NANO), has developed a prototype device for the rapid detection of biomarkers of brain trauma from blood analysis, exploiting nanotechnology and artificial intelligence. In the present thesis data from literature and databases have been processed, in particular those obtained in the SENSIFY clinical setting which allowed access to the biobank owned by IRCCS Mario Negri of Bergamo. The principal aim is identifiy the most important biomarkers in the identification of brain injury and building predictive models that allow effective classification of patients. For this goal, particular attention has been given to the application of multivariate statistical analysis techniques.