Skip to main content
Aller à la page d’accueil de la Commission européenne (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)
français fr
CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

Personalized forecasting of prostate cancer growth through advanced nonlinear biomechanical model supported by locally adaptive, locking-free isogeometric methods

Description du projet

La précision dans la prédiction du cancer de la prostate

Le cancer de la prostate est l’un des cancers les plus fréquents chez l’homme, mais son diagnostic et son traitement manquent toujours de précision. De nombreux patients subissent des interventions inutiles ou ne reçoivent pas de traitement en temps voulu en raison de parcours cliniques génériques. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet PADLOCK développera un outil efficace et personnalisé pour prédire la croissance des tumeurs. En combinant l’imagerie et le calcul de pointe, tels que l’analyse isogéométrique et la modélisation adaptative, le projet fait progresser la précision de la modélisation de la croissance du cancer. PADLOCK introduit des innovations pour surmonter les limites des modèles de pointe et ouvrir la voie à des jumeaux numériques qui favorisent des options de traitement personnalisées. Le projet pourrait permettre d’améliorer le traitement du cancer de la prostate.

Objectif

Prostate cancer (PCa) is the second most diagnosed cancer and the fifth leading cause of cancer-related deaths among men worldwide in 2022. However, current clinical practice often remains inadequate with limited individualization, leading to overdiagnosis, overtreatment, and undertreatment. A spatiotemporal biomechanistic model informed by multiparametric magnetic resonance imaging offers a powerful tool to address these challenges. Isogeometric analysis (IGA) and local h-adaptivity further contribute to accurately represent the complex biostructures and capture tumor dynamics. Hence, this technology enables personalized forecasting of PCa growth following its first diagnosis, leading to improved clinical and therapeutic decision-making. However, the existing models of PCa growth present fundamental limitations in predictive accuracy and computational efficiency. In this project, we will address three issues underlying those limitations: a suboptimal adaptive scheme for IGA, susceptibility to numerical locking due to the near-incompressible mechanical behavior of biostructures, and the assumption of linear elasticity. Towards this end, this project will follow a multifaceted approach that includes the integration of truncated hierarchical B-splines to enhance the adaptive IGA scheme, the use of mixed formulations to circumvent the adverse effects of volumetric locking while modeling near-incompressible biological tissues, and the incorporation of geometric and material nonlinearities to improve the accuracy of displacement and stress fields. Through these transformative strategies, the proposed model will represent a substantial step forward in the development of clinically viable predictive digital twins for PCa growth. This project aligns closely with the objectives of the European Commission’s cancer mission and could positively impact individuals with PCa. My expertise in IGA, locking, and biomechanics, uniquely equips me to achieve the project's objectives.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Ce projet n'a pas encore été classé par EuroSciVoc.
Proposez les domaines scientifiques qui vous semblent les plus pertinents et aidez-nous à améliorer notre service de classification.

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PAVIA
Contribution nette de l'UE
€ 209 483,28
Coût total
Aucune donnée

Partenaires (2)