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

Descrizione del progetto

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Sistema di progettazione computerizzata per la classificazione del cancro al seno e la prognosi di recidiva

L’incidenza del cancro al seno provoca più di 600 000 decessi all’anno. Le metastasi a distanza dovute alla recidiva della malattia sono incurabili, il che sottolinea l’inadeguatezza della nostra comprensione dei meccanismi di tale patologia. Per questo motivo, gli oncologi ricorrono ai programmi di screening basati su immagini radiologiche e istopatologiche per analizzare i tumori, studiarne il microambiente immunitario e prevedere la probabilità di metastasi e ricadute a distanza. Il progetto BosomShield, finanziato dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, si propone di unire le due discipline (imaging patologico e radiologico) in un software che analizzerà queste immagini per classificare i sottotipi di cancro e prevedere le metastasi e le ricadute a distanza. BosomShield fornirà inoltre una formazione di alto livello ad alcuni giovani ricercatori, migliorandone le competenze e le prospettive di carriera nella ricerca sul cancro al seno.

Obiettivo

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.

Campo scientifico

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Invito a presentare proposte

HORIZON-MSCA-2021-DN-01

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Meccanismo di finanziamento

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

Coordinatore

UNIVERSITAT ROVIRA I VIRGILI
Contribution nette de l'UE
€ 251 971,20
Indirizzo
CARRER DE ESCORXADOR
43003 Tarragona
Spagna

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Regione
Este Cataluña Tarragona
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato

Partecipanti (9)

Partner (15)

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Ultimo aggiornamento: 12 Settembre 2022

Il mio booklet

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

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