Il data set di partenza è costituito da oltre 15.000 dati già in possesso del soggetto capofila, validati attraverso pubblicazioni scientifiche e statistica di correlazione, su fenotipo cognitivo e biomolecolare derivati da molteplici test ripetuti su modelli animali di disturbo cognitivo.
Su questi dati verrà realizzato un primo modello, che sarà successivamente implementato con i dati derivati dal profilo cognitivo, biochimico plasmatico, e analisi metagenomiche derivate dal microbiota intestinale in modelli animali di chemobrain.
Il prodotto finale sarà un prototipo di dimostratore (software) che utilizzerà il modello ML/AI predittivo sopra sviluppato e validato.
Obiettivo ultimo è quindi quello di identificare pazienti a rischio di chemobrain fin dall’inizio del trattamento a partire da dati raccolti con approcci non invasivi o minimamente invasivi, per sviluppare interventi preventivi personalizzati.