Description du projet
Percer la «boîte noire» de la pathologie grâce à l’IA
La pathologie constitue l’étape finale du diagnostic du cancer. Cependant, on constate une pénurie mondiale de pathologistes et une augmentation de la complexité des données tissulaires. Bien que les modèles d’IA de base offrent un moyen puissant de traiter des images gigapixels, ils fonctionnent souvent comme des «boîtes noires». Une IA qui attribue une étiquette «cancer» ou «pas de cancer» sans expliquer son raisonnement a une utilité limitée. Le projet DeepSPIM, financé par le CER, vise à intégrer de grands modèles linguistiques (LLM) à la segmentation automatisée des tissus afin de créer une interface permettant aux pathologistes d’examiner une lame. Au lieu d’accepter un résultat passif, un médecin peut demander à l’IA de quantifier des biomarqueurs spécifiques ou d’expliquer quelles caractéristiques cellulaires ont conduit à un score de risque particulier, permettant ainsi d’établir des diagnostics plus précis.
Objectif
Progress in deep learning brings new tools and methods that start reshaping pathology practice and advancing research in oncology. As a postdoctoral researcher in the Mahmood Lab (Harvard Medical School, 2022–), I played a pivotal role in the development and evaluation of “foundation models” for pathology – general-purpose models that can be used for various downstream tasks. Despite advances, foundation models still face several key limitations that restrict their widespread adoption. First, these models are designed to provide “non-human interpretable” data representation, providing little actionable insights to practitioners. Moreover, they lack robust language interfacing capabilities, especially in providing quantitative information. Finally, they are predominantly focused on hematoxylin & eosin (H&E) staining, leaving other histopathology modalities largely untouched. In this context, I hypothesize that foundation models for pathology will remain limited in impact unless they incorporate key additional features: (a) off-the-shelf structure segmentation and phenotyping for downstream analysis, (b) interactive language interfacing capable of answering quantitative queries, and (c) expanded support for other modalities, e.g. immunohistochemistry. To bring these ideas to life, I introduce DeepSPIM. In DeepSPIM, I will semi-automate data labeling to train segmentation models that will be combined with large language modeling to build a language interface. I will evaluate the translational capabilities of the models in assisting pathologists with routine clinical tasks, and, exploring interpretable morphological correlates of treatment response in oncology. The goals of DeepSPIM are closely aligned with the technical skills I developed throughout my PhD and postdoc. Leveraging my mentoring experience, professional network, and support of the University of Lausanne and the ERC Program, I aim to establish an independent research group in computational pathology.
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.
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.
- sciences médicales et de la santé médecine clinique oncologie
- sciences médicales et de la santé médecine fondamentale pathologie
Vous devez vous identifier ou vous inscrire pour utiliser cette fonction
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).
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.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
-
HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme
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.
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.
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-ERC - HORIZON ERC Grants
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.
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) ERC-2025-STG
Voir tous les projets financés au titre de cet appelInstitution d’accueil
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.
1015 LAUSANNE
Suisse
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.