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

Description du projet

Scanner numérique de lames histologiques pour le diagnostic du cancer

Il existe un besoin croissant d’outils aidant les médecins à diagnostiquer et à évaluer l’efficacité des traitements médicamenteux chez les patients atteints de cancer. Le projet CancerScan, financé par l’EIC, vise à répondre à ce besoin en développant un scanner numérique de lames histologiques capable de créer (semi-)automatiquement un jumeau numérique de la tumeur spécifique à chaque patient et de simuler des traitements médicamenteux. Ce jumeau numérique intégrera le profilage multi-omique des biopsies des patients avec les données cliniques standard, intégrées dans le matériel du scanner. Le projet cartographiera la communication tumorale, créera des graphiques de connaissances biomédicales à partir de données expérimentales, identifiera les propriétés des réseaux de communication, développera un cadre mathématique pour modéliser les effets des traitements et concevra du matériel pour les jumeaux numériques médicaux. L’accent sera principalement mis sur le cancer du pancréas et l’analyse de la manière dont la composition du microenvironnement tumoral affecte l’efficacité des médicaments.

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-EIC - HORIZON EIC Grants

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-EIC-2024-PATHFINDEROPEN-01

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Coordinateur

AGENCIA ESTATAL CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGACIONES CIENTIFICAS
Contribution nette de l'UE
€ 201 395,00
Coût total
€ 201 395,00

Participants (7)