Elisabetta Sciacca riceve la Laurea Magistrale in Ingegneria delle Telecomunicazioni presso l’Università degli Studi di Catania nel 2016. A partire dal 2016 diventa membro del CNIT (Consorzio Nazionale Interuniversitario per le Telecomunicazioni), in cui lavora su applicazioni delle Telecomunicazioni in campo medico. Nello stesso periodo lavora in parallelo come operation engineer presso la Xenia Network Solution S.r.l. Appassionata nella ricerca in medicina personalizzata, nel 2017 intraprende un programma interdisciplinare di dottorato focalizzato sulla bioinformatica. Dopo un primo periodo di training a Catania, nel 2019 inizia una collaborazione con il William Harvey Research Institute (WHRI, Queen Mary University, London) in cui si trova attualmente. Il suo lavoro di ricerca ricade nel campo della biologia computazionale, con particolare attenzione alla trascrittomica.

Tutte le attività di ricerca sono guidate da un genuino interesse per le applicazioni dell’informatica e della tecnologia alla medicina.

Attualmente:

Analisi trascrittomica con dati di sequenziamento dell’RNA di Next Generation Sequencing. Il mio lavoro si inserisce all’interno del progetto MATURA e di altri progetti legati alle malattie autoimmuni. L’obiettivo della ricerca è quello di raggiungere una migliore personalizzazione delle terapie e una conoscenza maggiore su malattie come l’artrite reumatoide e il Lupus.

In particolare, mi occupo di fare analisi statistica dei geni differenzialmente espressi e valutare il loro impatto nelle pathway biologiche (mediante l’uso di KEGG).

Body Area Networks:

Una Body Area Network è una rete di nano-sensori e nano-attuatori a basso consumo impiantata all’interno del corpo umano. Grazie ad essa è possibile monitorare dati clinici in tempo reale e sollevare allarmi in caso di eventuali anomalie. Durante il mio lavoro di ricerca mi sono occupata di studiare l’utilizzo degli ultrasuoni come alternativa alla classica comunicazione a RadioFrequenza (RF) tra sensori.

Altro:

  • Analisi statistiche su un grosso database di analisi sanguigne su neonati.

  • Tools per l’identificazione biometrica (riconoscimento vocale)

Sciacca, E., Alaimo, S., Pulvirenti, A., Latora, V., Humbly, F., Ferro, A., Lewis, M., Pitzalis, C. (2019, October). Micro-RNA enriched pathway impact analysis applied to synovial RNA-seq in early rheumatoid arthritis identifies response prediction pathways. (Under Revision)

Sciacca, E., Galluccio, L. (2019, April). Impulse Response Analysis of an Ultrasonic Human Body Channel. (Under Revision)

Galluccio, L., Grasso, C., Milardo, S., Schembra, G., & Sciacca, E. (2018, November). An Experimental Testbed for Managing BAN Services at the Network Edge. In 2018 14th International Conference on Network and Service Management (CNSM) (pp. 333-337). IEEE.

Galluccio, L., Milardo, S., & Sciacca, E. (2017, May). A feasibility analysis on the use of ultrasonic multihop communications for e-health applications. In 2017 IEEE International Conference on Communications (ICC) (pp. 1-6). IEEE.