Objetivo
Cancer patients (2.7M in Europe) with a positive prognosis are exposed to a high incidence of secondary tumours (≈1M). Bone metastases spread to the spine in 30-70% cases, reducing the load bearing capacity of the vertebrae and triggering fracture in 30% cases. Clinicians have only two options: either operate to stabilise the spine, or leave the patient exposed to a high fracture risk. The decision is highly subjective and can either lead to unnecessary surgery, or a fracture significantly affecting the quality of life and cancer treatment.
The standard-of-care to classify patients with vertebral metastasis are scoring systems based on radiographic images, with little consideration of the local biomechanics. Current scoring systems are unable to establish an indication for surgery in around 60% of cases. Thus, there is an unmet need to accurately and timely quantify the risk of fracture to improve patient stratification and identify the best personalised treatment.
This interdisciplinary project will develop Artificial Intelligence (AI)- and Physiology-based (VPH) biomechanical computational models to stratify patients with spine metastasis who are at high risk of fracture and to identify the best personalised surgical treatment. After rigorous model training with clinical (2000 retrospective cases) and biomechanical (120 ex vivo specimens) data, the new approach will be tested in a multicentric prospective observational study (200 patients). The models will be combined in a decision support system (DSS) enabling clinicians to successfully stratify metastatic patients. The models and the DSS will be designed so as to be suitable for regulatory requirements and future exploitation.
METASTRA will propose new guidelines for the stratification and management of metastatic patients. METASTRA approach is expected to cut the uncertain diagnoses from the current 60% down to 20% of cases. This will reduce patient suffering, and allow cutting expenditure by 2.4B€/year.
Ámbito científico
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
40126 Bologna
Italia
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Participantes (11)
50009 Zaragoza
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40136 Bologna
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1126 Budapest
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Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
3584 CX Utrecht
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10117 Berlin
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La participación finalizó
22335 Hamburg
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6720 Szeged
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34123 Trieste
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92100 Boulogne Billancourt
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66386 St Ingbert
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Entidad jurídica distinta de un subcontratista que está afiliada o vinculada jurídicamente con un participante. Dicha entidad lleva a cabo su trabajo en las condiciones establecidas en el acuerdo de subvención, proporciona bienes o presta servicios para la acción, pero no firma dicho acuerdo. El tercero acata las normas aplicables a su participante en virtud del acuerdo de subvención en lo que respecta a la subvencionalidad de los costes y el control de los gastos.
10000 Zagreb
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Socios (4)
Las organizaciones asociadas contribuyen a la aplicación de la acción, pero no firman el acuerdo de subvención.
8092 Zuerich
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Las organizaciones asociadas contribuyen a la aplicación de la acción, pero no firman el acuerdo de subvención.
7270 Davos Platz
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Las organizaciones asociadas contribuyen a la aplicación de la acción, pero no firman el acuerdo de subvención.
S10 2TN Sheffield
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Las organizaciones asociadas contribuyen a la aplicación de la acción, pero no firman el acuerdo de subvención.
6720 Szeged
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