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Optimising cancer therapy scheduling through personalised mechanistic models and reinforcement learning

Projektbeschreibung

Ein adaptiver Ansatz zur Dosierung von Krebsmedikamenten

Die Krebsbehandlung folgt häufig einer einheitlichen Strategie, bei der Medikamente bis an ihre Grenzen ausgereizt werden, bis Resistenzen oder Toxizität eine Änderung erforderlich machen. Tumore entwickeln sich jedoch in der Regel schnell. Das durch die Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen geförderte Projekt B-REDiTx erforscht einen intelligenteren Ansatz. Konkret werden mathematische Modelle mit Patientendaten wie Tumorvolumen und Blutbiomarkern verknüpft. Ziel des Projekts ist es, den Zeitpunkt und die Dosierung der Behandlung zu personalisieren, um eine Entstehung von Resistenzen zu verzögern. Das Projekt wird diese adaptiven Strategien in einer Studie zu Eierstockkrebs testen und dabei Bayessche Inferenz sowie tiefes Verstärkungslernen verwenden, um Entscheidungen unter Unsicherheit zu steuern. Letztendlich zielt B-REDiTx darauf ab, die Krebstherapie in einen dynamischen Prozess zu verwandeln, um die Ergebnisse und die Lebensqualität der Betroffenen zu verbessern.

Ziel

Cancers are complex, continuously evolving diseases unique to each individual patient. Yet, most drugs are administered according to fixed, “one-size-fits-all” strategies that always aim to deliver the maximum tolerated dose until it fails due to toxicity or resistance. “Adaptive Cancer Therapy” (AT) is a novel approach which seeks to delay drug resistance by personalising when and how much drug is given, based on the tumour’s response dynamics. After initial success in prostate cancer, there are now important questions about which patients would benefit from AT, and how should we optimally adapt therapy? In this 2-year fellowship, I will develop a computational framework to: i) understand and track resistance evolution from a patient’s tumour burden data (volume, blood biomarkers, ctDNA), and ii) translate this knowledge into personalised dosing strategies to slow resistance evolution and improve quality-of-life. To predict whether a patient will benefit from AT we need a firm, quantitative understanding of the dynamics of resistance evolution. Under supervision of Prof Trevor Graham at the ICR, I will develop a software package (B-REDi) which integrates a family of mathematical models and Bayesian inference to learn about the evolutionary route to resistance in a patient. Subsequently, I will deploy this package to investigate how AT is altering resistance evolution in a clinical trial in ovarian cancer (ACTOv). Finally, I will use deep reinforcement learning to explore how our calibrated models can guide treatment decisions even under uncertainty about resistance mechanisms. In the future, I plan to establish my own lab to develop computational tools to mitigate resistance and toxicity through schedule personalisation. This project will serve me as a steppingstone towards this goal, and it will contribute novel tools and insights towards a future in which mathematical models are used akin to weather forecasts to inform clinical decision-making.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

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

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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

Koordinator

INSTITUTE OF CANCER RESEARCH: THE ROYAL CANCER HOSPITAL LBG
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 260 347,92
Adresse
OLD BROMPTON ROAD 123
SW7 3RP London
Vereinigtes Königreich

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Region
London Inner London — West Kensington & Chelsea and Hammersmith & Fulham
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

Keine Daten
Mein Booklet 0 0