Projektbeschreibung
Neuer Untersuchungsansatz zur Bekämpfung von Darmkrebs
Darmkrebs stellt in der EU eine große gesundheitliche und wirtschaftliche Herausforderung dar und verursacht jährlich Kosten in Höhe von 20 Milliarden Euro. Koloskopien stellen die Standardmethode zur Erkennung dar, und ein immunologischer Stuhltest wird üblicherweise eingesetzt, um die Notwendigkeit dieses Verfahrens zu beurteilen. Ziel des EU-finanzierten Projekts Microb-AI-ome ist es, die Darmkrebsuntersuchung durch den Einsatz von KI und metagenomischen Mikrobiomdaten zu verbessern. Die Forschenden versuchen, die Vorhersagegenauigkeit für die Notwendigkeit von Koloskopien im Vergleich zum herkömmlichen immunologischen Stuhltest um 20 % zu erhöhen. Mit den Daten von über 5 000 Personen und voraussichtlich 100 000 bis 2026 will Microb-AI-ome die Präzisionsmedizin bei der Erkennung und Behandlung von Darmkrebs vorantreiben und gleichzeitig die Privatsphäre der Betroffenen durch den Einsatz modernster datenschutzfreundlicher KI-Technologie schützen, die die Patientendaten in sicheren Netzwerken von Gesundheitsdienstleistern verwahrt.
Ziel
In the EU, 1 in 35 women and 1 in 23 men will be diagnosed with colorectal cancer (CRC) in their life span (ca. 340,000 cases and 156,000 deaths in 2020) causing an annual economic burden of ca. 20 billion EUR. Identifying CRC early enables better treatment options. Screening usually entails a quantitative faecal immunological test (FIT) to predict the need of colonoscopy for the detection of colorectal lesions, an expensive and invasive procedure. We aim to predict this need with specificity increased by >20 percentage points by using metagenomic microbiomes. We hypothesise that computational microbiome profiles extracted using artificial intelligence (Al) technology will allow for optimised personal therapy stratification. However, clinicians do not have access to broad microbiome data. With Microb-AI-ome, we will develop a novel kind of computational stratification technology to enable microbiome-enhanced precision medicine of CRC. Metagenomic microbiome data to date is distributed over many national registries, and privacy regulations are hindering its effective integration. With Microb-AI-ome, we will overcome this barrier by establishing the first privacy-preserving federated big data network in CRC research. We will integrate isolated, national databases into one international federated database network - rather than a cloud - covering metagenomes for over 5,000 individuals screened for CRC, and an expected total of 100,000 by 2026. Microb-AI-ome ensures that no sensitive patient data will leave the safe harbours of the local databases while still allowing for the classification of clinical CRC phenotypes, which we will demonstrate in clinical practice allowing regulatory bodies to adopt evidence-based guidelines. Our consortium combines expertise in CRC and its treatment, microbiomics, artificial intelligence, software development, and privacy protection to close the gap between privacy and big data in international medical research.
Wissenschaftliches Gebiet
Not validated
Not validated
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligence
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencebig data
- medical and health sciencesclinical medicineoncologycolorectal cancer
- medical and health scienceshealth sciencespersonalized medicine
- natural sciencesbiological sciencesmicrobiology
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
HORIZON-HLTH-2022-TOOL-12-two-stage
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsKoordinator
20148 Hamburg
Deutschland