Opis projektu
Wykorzystanie sztucznej inteligencji do identyfikowania wzorców przerzutów nowotworowych
Rozprzestrzenianie się komórek rakowych do odległych miejsc w organizmie, znane pod nazwą przerzutów, jest w dużej mierze odpowiedzialne za śmiertelność związaną z rakiem. Chociaż mechanizmy leżące u podstaw powstawania przerzutów nie zostały w pełni wyjaśnione, krążące komórki nowotworowe (ang. circulating tumour cells, CTC) wydają się być w to zaangażowane. Celem finansowego przez Europejską Radę ds. Innowacji projektu 3DSecret jest zidentyfikowanie wzorców stochastycznych powstawania przerzutów. Naukowcy wyizolują CTC od pacjentek z rakiem piersi, a następnie będą hodować je w sferoidach i przeprowadzać analizy transkryptomiczne, metabolomiczne i genomiczne. Prace te przyczynią się do zrozumienia heterogeniczności nowotworu i, wraz z informacjami klinicznymi, doprowadzą do opracowania narzędzia SI zdolnego do identyfikowania wzorców przerzutów.
Cel
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.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
- nauki przyrodniczenauki fizycznemechanika klasycznamechanika płynówmicrofluidics
- medycyna i nauki o zdrowiumedycyna klinicznaonkologia
- nauki przyrodniczenauki biologicznegenetykagenom
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Słowa kluczowe
Program(-y)
- HORIZON.3.1 - The European Innovation Council (EIC) Main Programme
Zaproszenie do składania wniosków
HORIZON-EIC-2022-PATHFINDEROPEN-01
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-EIC - HORIZON EIC GrantsKoordynator
4715-330 Braga
Portugalia