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PRedictive In-silico Multiscale Analytics to support cancer personalized diaGnosis and prognosis, Empowered by imaging biomarkers

Descripción del proyecto

Una plataforma en la nube para obtener diagnósticos personalizados sobre cáncer infantil

Para realizar un diagnóstico preciso del cáncer y, a continuación, tratarlo, se solicita a los médicos que combinen la información clínica y diagnóstica procedente de las pruebas de imagenología y los análisis genómicos, bioquímicos y anatomopatológicos. El proyecto PRIMAGE, financiado con fondos europeos, tiene como objetivo seguir promocionando el desarrollo de herramientas «in silico» para lograr un tratamiento clínico del cáncer más personalizado. La labor del proyecto se centrará en un sistema de apoyo a las decisiones para dos tipos de cáncer infantil, el neuroblastoma y el glioma protuberancial intrínseco difusible. Sus investigadores proponen combinar toda la información clínica retrospectiva, prestando especial atención a los biomarcadores de imagenología y a la manera en que pueden incorporarse en el canal de diagnóstico mediante la inteligencia artificial.

Objetivo

PRIMAGE proposes a cloud-based platform to support decision making in the clinical management of malignant solid tumours, offering predictive tools to assist diagnosis, prognosis, therapies choice and treatment follow up, based on the use of novel imaging biomarkers, in-silico tumour growth simulation, advanced visualisation of predictions with weighted confidence scores and machine-learning based translation of this knowledge into predictors for the most relevant, disease-specific, Clinical End Points.
PRIMAGE implements a hybrid cloud model, comprising the of use of open public cloud (based on EOSC services) and private clouds, enabling use by the scientific community (facilitating reuse of de-identified clinical curated data in Open Science) and also suitable for future commercial exploitation.
The proposed data infrastructures, imaging biomarkers and models for in-silico medicine research will be validated in the application context of two paediatric cancers, Neuroblastoma (NB, the most frequent solid cancer of early childhood) and the Diffuse Intrinsic Pontine Glioma (DIPG, the leading cause of brain tumour-related death in children). These two paediatric cancers are relevant validation cases given their representativeness of cancer disease, and their high societal impact, as they affect the most vulnerable and loved family members.
The European Society for Paediatric Oncology, two Imaging Biobanks and three of the most prominent European Paediatric oncology units are partners in this project, making retrospective clinical data (imaging, clinical, molecular and genetics) registries accessible to PRIMAGE, for training of machine learning algorithms and testing of the in-silico tools´ performance. Solutions to streamline and secure the data pseudonymisation, extraction, structuring, quality control and storage processes, will be implemented and validated also for use on prospective data, contributing European shared data infrastructures.

Convocatoria de propuestas

H2020-SC1-DTH-2018-2020

Consulte otros proyectos de esta convocatoria

Convocatoria de subcontratación

H2020-SC1-DTH-2018-1

Régimen de financiación

RIA - Research and Innovation action

Coordinador

FUNDACION PARA LA INVESTIGACION DEL HOSPITAL UNIVERSITARIO LA FE DE LA COMUNIDAD VALENCIANA
Aportación neta de la UEn
€ 1 243 342,07
Dirección
AV FERNANDO ABRIL MARTORELL 106
46026 Valencia
España

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Región
Este Comunitat Valenciana Valencia/València
Tipo de actividad
Research Organisations
Enlaces
Coste total
€ 1 243 343,02

Participantes (16)