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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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New directions for deep learning in cancer research through concept explainability and virtual experimentation.

Projektbeschreibung

Werkzeuge zum Deep Learning für die Krebsforschung in der Biomedizin

Deep Learning bedeutet für die Krebsforschung eine Revolution, denn molekulare Informationen können aus Bilddaten extrahiert werden. Die Wirksamkeit ist jedoch begrenzt, da es rein deskriptiv ist und nicht mit Wissen zu biologischen Mechanismen verknüpft ist. Finanziert über den Europäischen Forschungsrat werden im Projekt NADIR Deep-Learning-Modelle genutzt, um neue biologische Mechanismen vorherzusagen, zu verifizieren und sogar zu entdecken. Durch Integration von Programmierung, medizinischer Bildanalyse und biomedizinischem Engineering wird das Team Deep-Learning-Werkzeuge entwickeln, die biologische Konzepte extrahieren, biologische Mechanismen aufklären und mechanistische Hypothesen aufstellen und prüfen können. Der Hauptfokus bei NADIR liegt auf Wechselwirkungen zwischen Tumoren und dem Immunsystem bei Darm- und Magenkrebs. Die Werkzeuge sollen über Bildungs- und Öffentlichkeitsprogramme der Krebsforschung im Bereich Biomedizin zur Verfügung gestellt werden.

Ziel

Deep learning (DL) is rapidly transforming cancer research and oncology. DL can extract subtle visual features from preclinical and clinical image data. In my junior research group, I have developed end-to-end DL methods to predict molecular biomarkers and clinical outcomes directly from histopathology slides. Because histopathology slides are ubiquitously available for any patient with a solid tumor, DL is a broad tool for translational studies, enabling researchers to extract molecular information and make predictions about clinical outcome.
However, the potential of DL in cancer research is fundamentally limited because it is purely descriptive and, in many cases, a black-box system. Also, DL is currently disjoint from the vast amount of biological mechanistic knowledge in cancer research, and from the world of experimentation. In NADIR, I will close this gap. My hypothesis is that DL models can not only make predictions but can be used to verify
existing biological knowledge and to make new mechanistic discoveries. The main tools that allow me to address this are concept explainability and counterfactual virtual experimentation. For both, there exists a nonmedical proof of concept, but no systematic biomedical application yet. I approach this problem as a biomedical cancer researcher with training in programming, medical image analysis, and biomedical engineering. As such, I will develop DL systems that can extract biological concepts, can elucidate biological mechanisms, and can be used to create, and answer, mechanistic hypotheses. NADIR’s tools will be synergistic with and can be used together with other biological high-throughput experimentation pipelines such as transgenic animal experiments or tumor organoid cultures. The main use case of NADIR is focused on tumor-immune interaction in colorectal and gastric cancer, and through the educational and outreach program in NADIR, it will be made available as a general tool for cancer researchers in biomedicine.

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: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2023-STG

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

TECHNISCHE UNIVERSITAET DRESDEN
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 1 498 750,00
Adresse
HELMHOLTZSTRASSE 10
01069 DRESDEN
Deutschland

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Region
Sachsen Dresden Dresden, Kreisfreie Stadt
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 1 498 750,00

Begünstigte (1)

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