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Smart pathology slide scanner for diagnosis and patient-specific treatment recommendation in oncology

Projektbeschreibung

Digitaler Pathologie-Scanner für die Krebsdiagnose

Es besteht ein wachsender Bedarf an Instrumenten, die Ärztinnen und Ärzten bei der Diagnose und Beurteilung der Wirksamkeit von medikamentösen Behandlungen für Patientinnen und Patienten mit Krebserkrankungen helfen. Das EIC-finanzierte Projekt CancerScan zielt darauf ab, diesem Bedarf durch die Entwicklung eines digitalen Pathologie-Scanners nachzukommen, der (halb-)automatisch einen für die jeweilige Patientin oder den jeweiligen Patienten spezifischen digitalen Zwilling des Tumors erstellen und medikamentöse Behandlungen simulieren kann. Dieser digitale Zwilling wird das Multi-omics-Profiling für Biopsien der Patientenschaft mit klinischen Standarddaten integrieren, die in die Scanner-Hardware eingebettet sind. Das Projekt wird die Kommunikation von Tumoren kartieren, biomedizinische Wissensgraphen aus Versuchsdaten erstellen, Eigenschaften von Kommunikationsnetzwerken identifizieren, einen mathematischen Rahmen für die Modellierung von Behandlungseffekten entwickeln und Hardware für medizinische digitale Zwillinge entwerfen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf Bauchspeicheldrüsenkrebs und einer Analyse der Auswirkungen der Tumormikroumgebungszusammensetzung auf die Arzneimittelwirksamkeit.

Ziel

Our long-term vision is to develop a smart digital pathology slide scanner that can (semi)automatically generate a patient-specific tumour digital twin and simulate various drug treatments on such twin. The digital twin will be generated by combining slide-level multi-omics profiling of patients’ biopsies with other standard clinical data and will be hardware-embedded within a slide scanner.
This foundational architecture involves five pillars: experimental mapping of tumor communication, reconstruction of Biomedical Knowledge Graphs (KG) based on experimental data, identification of structural and temporal properties of communication networks, development of a mathematical framework for modeling treatment effects on a tumor, and the design of a novel hardware acceleration architecture for a medical digital twin.
As a model system, we will use pancreatic cancer, combining in vitro experiments with clinical data. We will analyze how tumor microenvironment composition affects cellular crosstalk and drug efficacy by developing, growing, and treating a series of tumor organoids with different TME compositions, and performing a detailed molecular analysis of samples. Clinical validation will involve matching organoid and patient biopsy structures, ensuring relevance and applicability of our findings, thanks to the participation of a hospital as a third party.
This project is the initial step towards a platform assisting doctors in improving the diagnosis and assessment of drug treatment efficacy for individual cancer patients so that each patient gets the best possible drug, with the best possible treatment regimen.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-EIC - HORIZON EIC Grants

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-EIC-2024-PATHFINDEROPEN-01

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

Koordinator

AGENCIA ESTATAL CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGACIONES CIENTIFICAS
Netto-EU-Beitrag
€ 201 395,00
Adresse
CALLE SERRANO 117
28006 Madrid
Spanien
Region
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Aktivitätstyp
Research Organisations
Links
Gesamtkosten
€ 201 395,00

Beteiligte (7)