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A comprehensive CAD system based on radiologic- and pathologic-image biomarkers for diagnosis and prognosis of breast cancer relapse

Descripción del proyecto

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Un sistema de diseño asistido por ordenador para la clasificación del cáncer de mama y el pronóstico de recidiva

El cáncer de mama causa más de seiscientas mil muertes al año. La metástasis distante provocada por una recidiva de la enfermedad es incurable, lo cual deja patente la falta de conocimientos sobre sus mecanismos. En consecuencia, los oncólogos utilizan programas de cribado basados en imágenes radiológicas e histopatológicas para analizar los tumores, estudiar su microentorno inmunitario y predecir las probabilidades de metástasis distante y recidiva. El proyecto BosomShield, financiado por las Acciones Marie Skłodowska-Curie, propone aunar las dos disciplinas (obtención de imágenes histopatológicas y radiológicas) en un programa informático que analizará las imágenes para clasificar los subtipos de cáncer y predecir la metástasis distante y la recidiva. BosomShield también proporcionará formación de alto nivel a jóvenes investigadores para ayudarles a mejorar sus habilidades y sus perspectivas profesionales en el campo de la investigación sobre el cáncer de mama.

Objetivo

Breast cancer (BC) incidence in women produces more than 600,000 deaths each year. The primary cause of death in BC patients is metastasis, whereby cancer cells spread from their primary site of origin and grow in adjacent or distant sites. Distant metastasis produced due to the relapse of the illness is incurable, underscoring the inadequacy of our understanding of its mechanisms. The first step for fighting against disease progression is screening programs for BC focused on image analysis of mammography, MRI and tomosynthesis. Once the tumour has been diagnosed and given the high variability of clinical progressions, another problem arises: classifying the cancer type and determining the proper treatment for specific cancer. Moreover, in BC, the immune response from the tumour microenvironment has played an essential role in tumour evolution. To evaluate the tumour and its microenvironment, one technique garnered a lot of attention in the last years: Whole Slide Imaging (WSI). This technique replaces the use of the microscope for classical diagnosis. Still, it has also been used for developing biomarkers that allow the analysis of tumours and classification of cancer subtypes and the study of the immune tumour microenvironment. The use of WSI has applications for predicting the probability of relapse for distant metastasis. Now, for the first time, BosomShield proposes to join the two disciplines (pathological and radiological imaging) in a software that will analyze these images to classify the cancer subtypes and predict (together with the complete clinical history of the patient) the probability of relapse for distant metastasis. Besides, BosomShield will provide high-level training in BC research to young researchers by offering the necessary transferable skills for thriving careers underpinned using diverse disciplines, digital radiology and pathology, biomedical, AI, privacy and software development.

Ámbito científico

Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Convocatoria de propuestas

HORIZON-MSCA-2021-DN-01

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Régimen de financiación

HORIZON-TMA-MSCA-DN - HORIZON TMA MSCA Doctoral Networks

Coordinador

UNIVERSITAT ROVIRA I VIRGILI
Aportación neta de la UEn
€ 251 971,20
Dirección
CARRER DE ESCORXADOR
43003 Tarragona
España

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Región
Este Cataluña Tarragona
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total
Sin datos

Participantes (9)

Socios (15)

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Última actualización: 12 Septiembre 2022

Mi folleto

Permalink: https://cordis.europa.eu/project/id/101073222/es

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