Description du projet
Des outils d’apprentissage profond pour la recherche sur le cancer en biomédecine
L’apprentissage profond (DL pour «deep learning») a révolutionné la recherche sur le cancer en extrayant des informations moléculaires à partir de données d’images. Son efficacité est toutefois limitée car il reste purement descriptif et déconnecté de la connaissance des mécanismes biologiques. Dans ce contexte, le projet NADIR, financé par le CER, se propose d’exploiter les modèles de DL pour prédire, vérifier et même découvrir de nouveaux mécanismes biologiques. Intégrant la programmation, l’analyse d’images médicales et l’ingénierie biomédicale, le projet développera des outils de DL capables d’extraire des concepts biologiques, d’élucider des mécanismes biologiques et de générer et de tester des hypothèses mécanistes. NADIR se concentre principalement sur la compréhension des interactions tumeur-immunité dans les cancers colorectaux et gastriques. Grâce à son programme d’éducation et de sensibilisation, le projet entend mettre ces outils à la disposition des chercheurs en cancérologie dans le domaine de la biomédecine.
Objectif
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.
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: Le vocabulaire scientifique européen.
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Mots‑clés
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
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Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
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Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2023-STG
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
01069 Dresden
Allemagne
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.