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

Descrizione del progetto

Scansione digitale di vetrini istologici per la diagnosi del cancro

Sono sempre più necessari strumenti che aiutino i medici a diagnosticare e valutare l’efficacia dei trattamenti farmacologici per i pazienti oncologici. Il progetto CancerScan, finanziato dal CEI, si propone di soddisfare questa necessità con lo sviluppo di uno scanner digitale per vetrini istologici in grado di realizzare in modo (semi)automatico un gemello digitale del tumore specifico per il paziente e di simulare i trattamenti farmacologici. Questo gemello digitale integrerà la profilazione multi-omica delle biopsie dei pazienti con dati clinici standard, integrati nell’hardware dello scanner. Il progetto mapperà la comunicazione tumorale, creerà grafici di conoscenza biomedica a partire da dati sperimentali, individuerà le proprietà delle reti di comunicazione, svilupperà un quadro matematico di riferimento per la modellizzazione degli effetti del trattamento e progetterà hardware destinati ai gemelli digitali medici. L’attenzione sarà rivolta principalmente al cancro al pancreas e all’analisi di come la composizione del microambiente tumorale influisca sull’efficacia dei farmaci.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-EIC - HORIZON EIC Grants

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-EIC-2024-PATHFINDEROPEN-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

AGENCIA ESTATAL CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGACIONES CIENTIFICAS
Contributo netto dell'UE
€ 201 395,00
Indirizzo
CALLE SERRANO 117
28006 Madrid
Spagna
Regione
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale
€ 201 395,00

Partecipanti (7)