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Endoscopic tissue time machine

Descrizione del progetto

Un endoscopio per prevedere la progressione del cancro della testa e del collo

I tumori della testa e del collo sono un gruppo di neoplasie maligne che si sviluppano nelle mucose della bocca, della gola, del naso, delle ghiandole salivari e della laringe. Come per la maggior parte dei tumori, la diagnosi precoce è fondamentale per il trattamento. Tuttavia, le tecniche endoscopiche attualmente disponibili non permettono di prevedere in modo affidabile quali lesioni precancerose evolveranno in cancro, rendendo difficile l’intervento. Per affrontare questo problema, il progetto EPIC, finanziato dal CER, si propone di sviluppare una sonda in fibra ottica miniaturizzata in grado di acquisire simultaneamente e in tempo reale informazioni molecolari, strutturali e vascolari dal tessuto. La piattaforma integra un modello di apprendimento profondo per prevedere la progressione delle lesioni precancerose verso il cancro. La tecnologia verrà validata innanzitutto su modelli animali e successivamente nell’ambito di uno studio longitudinale sull’essere umano.

Obiettivo

Head and neck cancers (HNC), which include malignancies of the oral cavity, tonsils, nasopharynx, and larynx, are life-threatening, particularly when diagnosed in advanced stages. Effective management requires early detection and continuous monitoring to enable earliest possible intervention of high-risk precancerous lesions. Unfortunately, current endoscopic techniques are limited in their ability to provide accurate predictions of disease trajectories.
The overarching goal of EPIC is to develop a new endoscopic technology to predict HNC tissue state trajectory with the fidelity needed to intervene in the present – an “endoscopic tissue time machine”. We will create a miniaturized 2.0 mm forward-viewing fibre-optic probe compatible with head and neck (H&N) endoscopes that integrates Raman spectroscopy (for molecular state), optical coherence tomography (for morphological state), and real-time optical vascular imaging (for microvascular state). This ground-breaking label-free platform technology will facilitate a synergistic integration of clinically relevant multi-modal endoscopic data, bridging different scales and modalities while putting endoscopic data in a clinical and biological context. We will develop an explainable deep learning model (an endoscopic time machine) to predict transition points in the progression from normal tissue to dysplasia and ultimately to cancer in an animal model. To address the unmet clinical need, we will conduct a longitudinal human observational study utilizing the endoscopic tissue time machine for real-time in vivo prediction of progression risk from dysplasia to cancer.
This project will integrate scientific and technological advances to offer new insights into the microenvironment of H&N carcinogenesis, enhance understanding of clinical diversity, and identify novel transition biomarkers for improved prognostics and timely interventions.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

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-COG

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Istituzione ospitante

KING'S COLLEGE LONDON
Contributo netto dell'UE
€ 2 273 033,00
Indirizzo
STRAND
WC2R 2LS London
Regno Unito
Regione
London Inner London — West Westminster
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
€ 2 273 033,00

Beneficiari (1)