Description du projet
La viscoélasticité des tissus en tant que biomarqueur pour le diagnostic du cancer de la prostate
Il est possible de surveiller les changements au niveau des propriétés mécaniques, comme la viscoélasticité des tissus mous biologiques, à l’aide d’une technologie d’imagerie non invasive. Le cancer de la prostate se caractérise par une plus grande rigidité par rapport au tissu prostatique bénin, qui modifie la propagation des ondes de cisaillement. Financé par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet IMPROVE vise à identifier des biomarqueurs biomécaniques pour le diagnostic du cancer de la prostate. Les chercheurs utiliseront la méthode d’élastographie viscoélastique par ondes de cisaillement transurétrale pour associer les changements des propriétés viscoélastiques de la prostate aux caractéristiques du diagnostic du cancer de la prostate. Ils produiront un modèle 3D anatomiquement réaliste de propagation des ondes dans la prostate et auront recours à l’IA pour la reconstruction des images. Collectivement, les activités d’IMPROVE ouvriront la voie à l’adoption d’une approche innovante du diagnostic du cancer de la prostate.
Objectif
IMPROVE aims to demonstrate the potentiality of Transurethral Shear Wave Viscoelastic Elastography (TUSWAVE) for ‘improving’ the diagnosis of Prostate Cancer (PCa) by identifying it through a new set of biomarkers based on the fractional viscoelastic properties of the prostate. TUSWAVE is a novel concept based on the transmission and reception of shear waves in the prostate through the urethra. Most prostatic tumours are stiffer than normal surrounding tissue, which perturbs the propagation of shear waves. The perturbed waves carry information about the location and changes in the viscoelastic properties of the tumours. IMPROVE aims to further study the correlation between diagnosis features of prostate cancer, such as grade, stage and vascularisation, with shear fractional viscoelastic properties of the prostate, i.e. the shear modulus, the shear viscosity and the fractional-order parameter. To achieve IMPROVE’s goal three main work packages are proposed. First, the development of a 3D anatomically realistic wave propagation model validated in ex vivo human prostate; second, the characterisation of the fractional viscoelastic properties of prostatic tissue under different pathological conditions using Shear Wave Elastography and validated against independent techniques; and finally, the development of a preliminary Artificial Intelligence-based image reconstruction method for TUSWAVE. A large database of prostate cancer clinical scenarios will be generated using the data from the characterisation study and the 3D wave propagation model. This database will be used to train and test the image reconstruction method. Prostate-like phantoms will be used to test the performance of the image reconstruction method. IMPROVE will take TUSWAVE towards a pre-clinical studies stage. IMPROVE is aligned with the mission area 'cancer' set on Horizon Europe.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- sciences naturellesinformatique et science de l'informationbases de données
- sciences médicales et de la santémédecine cliniqueoncologie
Vous devez vous identifier ou vous inscrire pour utiliser cette fonction
Programme(s)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2021-PF-01
Voir d’autres projets de cet appelRégime de financement
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsCoordinateur
18071 Granada
Espagne