Objectif
The efficacy of standard cancer therapies varies, and while some patients respond to a particular treatment, other patients do not gain any benefit. In response, an era of individualized cancer treatments is emerging which are based on the identification of biomarkers that characterize the state of a tumor. Many solid tumors (e.g. breast cancers and sarcomas) stiffen as they grow within a normal tissue. Tumor stiffening is a known factor leading to compromised efficacy of therapeutics. Repurposing drugs in order to alleviate tumor stiffness before the initiation of therapy has been tested in preclinical studies and has recently made it to the clinic. Despite recent success of these strategies, optimization of their application is understudied. Here, we aim to harness the power of deep learning (DL) methods in order to construct a robust biomarker based on ultrasound shear wave elastography (SWE). The biomarker will aim to: (i) predict the tumors response to treatment with chemo- and immuno-therapy and (ii) monitor treatment outcomes, in the case of strategies that target tumor stiffness. The project will capitalize on the existing strengths of the applicant in medical image processing and DL and the expertise of the host in tumor mechanopathology and in vivo experiments. In past experiments, the host acquired a large number of SWE tumor data, which will enable the development of the DL biomarker. Through the experimental part of the project, additional data on murine cancer models will be acquired enabling the validation of the biomarker. Formulation of the developed DL-derived biomarker in a user-friendly software will allow for potential clinical translation and further exploitation through IPR. The applicant will acquire new knowledge in the fields of cancer therapy, tumor biology and in vivo experimental design. The attained knowledge and skills will be instrumental to the applicants ambition to lead the field of artificial intelligence in biomedicine.
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: Le vocabulaire scientifique européen.
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- sciences naturelles informatique et science de l'information logiciel
- sciences médicales et de la santé médecine clinique oncologie
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Mots‑clés
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)
PROGRAMME PRINCIPAL
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Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships
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Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2021-PF-01
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
1678 Nicosia
Chypre
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.