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

Descrizione del progetto

Diagnostica innovativa del cancro assistita dall’intelligenza artificiale nelle biopsie liquide

Il progetto LF-LB, finanziato dall’UE, si propone di sviluppare una diagnostica del cancro innovativa nelle biopsie liquide, basata sulla microscopia interferometrica di fase (IPM, interferometric phase microscopy) priva di etichetta e sulla classificazione cellulare assistita dall’intelligenza artificiale in tempo reale. Il progetto si basa su ricerche precedenti che utilizzano l’IPM per classificare il potenziale metastatico delle cellule tumorali. Il dispositivo proposto migliorerà notevolmente l’assistenza ai pazienti grazie a un monitoraggio accurato del cancro nel laboratorio clinico utilizzando la biopsia liquida standard. Gli obiettivi comprendono la costruzione dei primi dispositivi clinici di citometria a flusso con IPM e imaging microfluidico, lo sviluppo di un’elaborazione ad alto rendimento dei campioni di urina e l’addestramento di una rete naturale profonda per individuare le cellule tumorali sulla base delle immagini IPM delle cellule tumorali durante il flusso.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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Istituzione ospitante

TEL AVIV UNIVERSITY
Contributo netto dell'UE
€ 150 000,00
Costo totale
Nessun dato

Beneficiari (1)