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

Descrizione del progetto

Precisione nelle previsioni del cancro alla prostata

Il cancro alla prostata è uno dei più comuni negli uomini, ma non viene ancora diagnosticato o trattato con precisione. Molti pazienti ricevono interventi non necessari o non ricevono un trattamento tempestivo a causa di percorsi clinici generici. Il progetto PADLOCK, sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, svilupperà uno strumento efficace e personalizzato per prevedere la crescita dei tumori. Grazie alla combinazione di immagini e calcoli all’avanguardia, come l’analisi isogeometrica e la modellazione adattiva, il progetto rende la modellazione della crescita del cancro più accurata. PADLOCK introduce innovazioni per superare le limitazioni dei modelli all’avanguardia e aprire la strada ai gemelli digitali che consentono opzioni di trattamento personalizzate. Il progetto ha dunque le potenzialità per fornire un trattamento migliore del cancro alla prostata.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

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Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

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

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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Coordinatore

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PAVIA
Contributo netto dell'UE
€ 209 483,28
Indirizzo
STRADA NUOVA 65
27100 Pavia
Italia
Regione
Nord-Ovest Lombardia Pavia
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato

Partner (2)