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Digital twins for cancer progression based on multiscale structured models and mechanistic learning

Descrizione del progetto

Modellizzazione della progressione del cancro

Prevedere l’evoluzione del cancro è fondamentale per garantire cure ottimali a ciascun paziente. I modelli biomeccanici simulano la crescita dei tumori combinando la biologia cellulare, la meccanica e la biofisica. Le decisioni cliniche vengono tuttavia prese sulla base della progressione del tumore responsabile della mortalità. Il progetto DIGIPRO, finanziato dal CER, creerà una nuova classe di modelli multiscala per svelare i meccanismi biofisici mancanti che collegano la crescita e la progressione del cancro alla prostata. I ricercatori svilupperanno modelli strutturati che integrano dimensioni spaziali, temporali e biologiche, consentendo la diagnosi precoce della progressione microscopica. Saranno realizzati gemelli digitali della progressione del cancro, con l’obiettivo di trasformare il monitoraggio del cancro e migliorare i risultati dei pazienti.

Obiettivo

The personalization of oncology needs predictive methods to anticipate major pathological events and optimize clinical care for each patient. To address this critical demand, computational oncology has produced biomechanistic models for patient-specific cancer forecasting. Although these models are based on cancer growth (increase in extension), the main driver of potentially lethal disease and, hence, the basis for clinical decisions is cancer progression (increase in malignancy). However, despite known correlations between cancer progression and growth, the biophysical mechanisms that explain how cancer progression emerges and alters cancer growth remain unknown. DIGIPRO will address this crucial gap in knowledge. I will build a new class of biomechanistic models to describe the multiscale dynamics of cancer progression, enable its early detection at microscopic stage by using macroscopic clinical data, and construct clinically-practical digital twins to optimally adapt cancer monitoring for early detection of progression. To achieve this ambitious goal, I will focus on newly-diagnosed prostate cancer and (i) build novel micro and macroscale models jointly describing cancer growth and progression using a structured formulation over space, time, and malignancy dimensions; (ii) pioneer a multiscale structured model equipped with a mechanistic learning operator that uses macroscale model-based biomarkers of progression to reconstruct the microscale cancer malignancy profile; and (iii) combine adaptive and immersed isogeometric methods, reduced order models, and multi-objective risk-based optimization to construct practical digital twins of cancer progression and explore optimization of cancer monitoring. Thus, DIGIPRO will push the frontiers of cancer modeling, biology, and care, while also opening new horizons in mechanistic modeling of multiscale progressive phenomena in medicine (e.g. Alzheimer’s disease, atherosclerosis) and engineering (e.g. fracture, damage).

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) ERC-2025-STG

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Istituzione ospitante

UNIVERSIDADE DA CORUNA
Contributo netto dell'UE
€ 1 499 990,00
Indirizzo
CALLE DE LA MAESTRANZA 9
15001 La Coruna
Spagna
Regione
Noroeste Galicia A Coruña
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
€ 1 499 990,00

Beneficiari (1)