Descripción del proyecto
Nuevo método de cribado para el cáncer colorrectal
El cáncer colorrectal (CCR) es un reto sanitario y económico importante en la Unión Europea (UE), con un coste anual de veinte mil millones de euros. Las colonoscopias son el método estándar para la detección y se suele utilizar una prueba inmunoquímica fecal (PIF) para evaluar la necesidad de este procedimiento. El equipo del proyecto Microb-AI-ome, financiado con fondos europeos, pretende mejorar el cribado del CCR utilizando IA y datos metagenómicos del microbioma. Los investigadores pretenden aumentar la precisión para predecir la necesidad de colonoscopias en un 20 % en comparación con la PIF tradicional. Con los datos de más de cinco mil personas y una previsión de cien mil para 2026, en Microb-AI-ome se intenta avanzar en la medicina de precisión en la detección y el tratamiento del CCR, preservando al mismo tiempo la privacidad de los pacientes mediante una tecnología de IA de vanguardia que protege la privacidad y mantiene los datos de los pacientes dentro de las redes seguras de los proveedores del sistema de salud.
Objetivo
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.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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- ciencias naturalesinformática y ciencias de la informacióninteligencia artificial
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- ciencias médicas y de la saludmedicina clínicaoncologíacáncer colorrectal
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Palabras clave
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
HORIZON-HLTH-2022-TOOL-12-two-stage
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HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsCoordinador
20148 Hamburg
Alemania