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

Descrizione del progetto

Una piattaforma cloud per la diagnosi personalizzata dei tumori pediatrici

Ai fini di una diagnosi accurata e della conseguente gestione del tumore, ai medici è richiesto di combinare informazioni diagnostiche e cliniche provenienti da immaginografia, patologia, genomica e analisi biochimiche. L’obiettivo del progetto PRIMAGE, finanziato dall’UE, è l’ulteriore promozione dello sviluppo di strumenti in silico per una gestione clinica più personalizzata del tumore. L’attività si incentrerà su un sistema di supporto decisionale per due tipi di tumore infantile, il neuroblastoma e il glioma pontino intrinseco diffuso. I ricercatori propongono di combinare tutte le informazioni cliniche retrospettive, prestando particolare attenzione ai biomarcatori di immaginografia e al modo in cui possono essere inseriti nel canale diagnostico utilizzando l’IA.

Obiettivo

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.

Invito a presentare proposte

H2020-SC1-DTH-2018-2020

Vedi altri progetti per questo bando

Bando secondario

H2020-SC1-DTH-2018-1

Meccanismo di finanziamento

RIA - Research and Innovation action

Coordinatore

FUNDACION PARA LA INVESTIGACION DEL HOSPITAL UNIVERSITARIO LA FE DE LA COMUNIDAD VALENCIANA
Contribution nette de l'UE
€ 1 243 342,07
Indirizzo
AV FERNANDO ABRIL MARTORELL 106
46026 Valencia
Spagna

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Regione
Este Comunitat Valenciana Valencia/València
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale
€ 1 243 343,02

Partecipanti (16)