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Deep Label-Free Cell Imaging of Liquid Biopsies for Cancer Monitoring

Description du projet

Un diagnostic innovant du cancer dans les biopsies liquides grâce à l’IA

Le projet LF-LB, financé par l’UE, entend développer des diagnostics innovants du cancer dans les biopsies liquides, en recourant à la microscopie interférométrique (IPM pour «interferometric phase microscopy») sans étiquette couplée à une classification cellulaire en temps réel assistée par l’IA. Le projet s’appuie sur de précédentes recherches utilisant l’IPM pour évaluer le potentiel métastatique des cellules cancéreuses. Le dispositif proposé améliorera considérablement les soins prodigués aux patients grâce à un suivi précis du cancer en laboratoire clinique à l’aide d’une biopsie liquide standard. Les objectifs comprennent la construction des premiers dispositifs cliniques de cytométrie de flux IPM et d’imagerie microfluidique, le développement d’un traitement à haut débit des échantillons d’urine et la formation d’un réseau neuronal profond pour détecter les cellules cancéreuses sur la base des images IPM des cellules cancéreuses lors du flux.

Objectif

We will develop and commercialize an innovative device for diagnosis and monitoring of cancer in liquid biopsies based on a label-free interferometric phase microscopy (IPM) unit, coupled with dedicated real-time artificial intelligence (AI) for cell classification. This device will materialize an innovative approach for the much-anticipated imaging flow cytometry, dramatically decreasing its costs, and improving patient care by accurate monitoring of cancer in the clinical lab from a simple lab test (liquid biopsy). The success of the project is dependent on four high-risk/high-gain aspects: (a) Building the first clinical IPM device. (b) Designing and manufacturing a disposable microfluidic device for imaging flow cytometry. (c) Obtaining high-enough acquisition and processing throughput in imaging flow cytometry of urine samples. (d) Training a deep natural network to detect cancer cells based on the information-deep label-free IPM images of cancer cells during flow. The proposed PoC project stems from my on-going ERC StG project that focuses on the application of IPM for grading the metastatic potential of cancer cells, as a basic-science research tool.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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Institution d’accueil

TEL AVIV UNIVERSITY
Contribution nette de l'UE
€ 150 000,00

Bénéficiaires (1)