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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Optimising cancer therapy scheduling through personalised mechanistic models and reinforcement learning

Description du projet

Une approche adaptative du dosage des médicaments contre le cancer

Le traitement du cancer suit souvent une stratégie unique, poussant les médicaments à leurs limites jusqu’à ce que la résistance ou la toxicité force un changement. Néanmoins, les tumeurs évoluent généralement rapidement. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet B-REDiTx se penche sur une approche plus intelligente. Il se propose de combiner des modèles mathématiques avec des données de patients, telles que le volume tumoral et les biomarqueurs sanguins. L’objectif du projet est de personnaliser la posologie du traitement afin de retarder la résistance. Le projet testera ces stratégies adaptatives sur le cancer de l’ovaire, en utilisant l’inférence bayésienne et l’apprentissage par renforcement profond pour guider les décisions en cas d’incertitude. À terme, B-REDiTx entend transformer la thérapie contre le cancer en un processus dynamique afin d’améliorer les résultats et la qualité de vie des patients.

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

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

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

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

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

INSTITUTE OF CANCER RESEARCH: THE ROYAL CANCER HOSPITAL LBG
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 260 347,92
Adresse
OLD BROMPTON ROAD 123
SW7 3RP London
Royaume-Uni

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Région
London Inner London — West Kensington & Chelsea and Hammersmith & Fulham
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée
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