Multilevel machine learning of toxicogenomic, molecular, endocrine, genotoxic and transgenerational effects of air pollution on reproduction

Studieremo gli effetti del BaP sulla riproduzione umana a partire da dati tossicogenomici, molecolari, endocrini, genotossici e transgenerazionali. Gli effetti acuti e transgenerazionali di BaP saranno studiati in diversi modelli sperimentali (neuroni GnRH umani, reti neuronali Kiss-GnRH in zebrafish, granulosa umana e murina e cellule di Leydig, frammenti di tessuto testicolare umano, sperma umano, topi esposti durante la gravidanza e la loro progenie). Tutti i dati saranno inseriti in un processo multilivello di apprendimento automatico, computazione. Le reti neuronali saranno ottenute e ulteriormente perfezionate con dati provenienti da grandi coorti di pazienti ben caratterizzati tra cui oltre 660 pazienti con ipogonadismo ipogonadotropico, dati ecografici testicolari da oltre 10.000 e parametri biochimici e seme di oltre 6000 uomini, geo-localizzati per parametri di inquinamento atmosferico. Il progetto genererà un algoritmo derivato dalla biologia dei sistemi che ridefinisce l'effetto di BaP sulla riproduzione maschile