Dopo Falling Walls Lab Italia e StartCup Lombardia 2025, il progetto sostenuto dall’università conquista anche il massimo riconoscimento nazionale nella categoria Scienze della Vita e MedTech.
EvoClin continua a collezionare riconoscimenti e si afferma come una delle realtà più promettenti dell’innovazione italiana. Dopo aver conquistato uno dei premi di StartCup Lombardia 2025 nella categoria Life Sciences & MedTech — competizione promossa da MUSA scarl insieme alle università e agli incubatori lombardi — e dopo il successo al Falling Walls Lab Italia, la startup segna un altro traguardo fondamentale: la vittoria del XXIII Premio Nazionale per l’Innovazione (PNI) nella categoria Scienze della Vita e MedTech. Un risultato che conferma la solidità scientifica e l’alto potenziale di impatto del progetto, capace di distinguersi tra le migliori iniziative innovative a livello nazionale.
EvoClin nasce con l’obiettivo di rivoluzionare il supporto ai clinici nelle decisioni terapeutiche. Il progetto mette a disposizione strumenti predittivi capaci di anticipare l’evoluzione di un tumore e di prevedere come i pazienti potrebbero rispondere ai diversi trattamenti.
A rendere unico questo ecosistema computazionale sono tre framework di intelligenza artificiale brevettati, addestrati su un dataset imponente che comprende i dati di oltre 100.000 pazienti. Grazie a questo patrimonio informativo, EvoClin è in grado di prevedere future mutazioni genetiche, stimare l’evoluzione e la possibile resistenza delle malattie e suggerire strategie terapeutiche personalizzate.
Un altro elemento chiave è la semplicità di utilizzo: il sistema richiede solo dati di sequenziamento standard, già raccolti di routine in fase diagnostica negli ospedali, rendendo l’implementazione immediata e senza bisogno di infrastrutture aggiuntive.
La vittoria al Premio Nazionale per l’Innovazione rappresenta il terzo grande risultato per EvoClin in pochi mesi e testimonia la capacità dell’ecosistema universitario di generare innovazione ad alto impatto sociale. Il progetto dimostra come l’alleanza tra ricerca, tecnologia e competenze cliniche possa aprire nuove strade nella medicina predittiva e personalizzata.
