Projektbeschreibung
Künstliche Intelligenz identifiziert Krebsmetastasenmuster
Für die krebsbedingte Sterblichkeit ist zum größten Teil die Ausbreitung von Krebs bis in entfernte Körperteile verantwortlich, die auch als Metastasierung bezeichnet wird. Auch wenn die zugrundeliegenden Mechanismen der Metastasenbildung noch nicht vollständig aufgeklärt sind, so scheinen doch zirkulierende Tumorzellen eine Rolle zu spielen. Im Rahmen des vom Europäischen Innovationsrat finanzierten Projekts 3DSecret wird das Ziel verfolgt, stochastische Muster bei der Bildung von Metastasen zu erkennen. Die Forschenden werden zirkulierende Tumorzellen von Brustkrebspatientinnen isolieren, sie in Sphäroiden kultivieren sowie transkriptomische, metabolomische und genomische Analysen durchführen. Die Arbeit wird zum Verständnis der Heterogenität von Tumoren beitragen und in Kombination mit klinischen Informationen zur Entwicklung eines mit künstlicher Intelligenz ausgestatteten Werkzeugs führen, mit dem Metastasierungsmuster identifiziert werden können.
Ziel
Metastasis remains accountable for 9 out of 10 fatalities within cancer disease. However, the mechanisms governing the onset of metastasis are far from being fully understood. Notably, metastases are predominantly clonal and arise from a single cell. 3DSecret will investigate metastasis from a radically new perspective, with the overarching goal of unravelling stochastic patterns at the single-cell level with predictive and prognostic capacity. Critically, defining the hallmarks of metastasis from holistic studies of single circulating tumour cells (CTCs), thus dissecting tumour heterogeneity, has the power to revolutionise cancer treatment and diagnosis. This will pave the way for game-changing discoveries in what is one of the holy grails of modern clinical science. To achieve our goal, 3DSecret will use a set of key enabling technologies including microfluidics, nanosensors, genomics, and artificial intelligence (AI). Microfluidics will drive the isolation of single CTCs from whole blood samples of 60+ metastatic breast cancer patients. These will be grown on-chip to form 3D spheroids, thus allowing comprehensive genomic and transcriptomic studies of single-cell origin while bypassing the errors typically introduced by single-cell genome amplification. The genomic and transcriptomic data will be combined with clinical information, single-cell growth profiles and dynamic metabolomic analyses obtained by the use of nanosensors and SERS, to develop a multimodal AI analytical tool capable of identifying unknown patterns driving metastasis. The bold assumption that there could be stochastic patterns driving metastasis, cancer evolution and malignancy, makes the approach of 3DSecret exceptionally high-risk, high-gain. We are confident that such a breakthrough would lead to a major paradigm shift with significant implications in biology, physics, disruptive technologies such as AI, and critically, in the medical arena and patient care.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.3.1 - The European Innovation Council (EIC) Main Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-EIC-2022-PATHFINDEROPEN-01
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HORIZON-EIC -Koordinator
4715-330 Braga
Portugal