Personalised Image-based Computational Modelling Framework to Forecast Prostate Cancer

Projektinformationen

PICModForPCa

ID Finanzhilfevereinbarung: 838786

DOI

10.3030/838786

Projekt abgeschlossen

EK-Unterschriftsdatum 20 März 2019

Startdatum 1 September 2020

Enddatum 31 August 2023

Finanziert unter

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Gesamtkosten

€ 251 002,56

EU-Beitrag

€ 251 002,56

Koordiniert durch

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PAVIA
Italy

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Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (10)

Data-Driven Simulation of Fisher–Kolmogorov Tumor Growth Models Using Dynamic Mode Decomposition

Autoren: A. Viguerie, M. Grave, G. Barros, G. Lorenzo, A. Reali, A.L.G.A. Coutinho
Veröffentlicht in: Journal of Biomechanical Engineering, Ausgabe 144(12), 2022, Seite(n) 121001, ISSN 0148-0731
Herausgeber: ASME
DOI: 10.1115/1.4054925

Towards patient-specific optimization of neoadjuvant treatment protocols for breast cancer based on image-guided fluid dynamics

Autoren: C. Wu, D.A. Hormuth II, G. Lorenzo, A.M. Jarrett, F. Pineda, F.M. Howard, G.S. Karczmar, T.E. Yankeelov
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Ausgabe 00189294, 2022, Seite(n) in press, ISSN 0018-9294
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tbme.2022.3168402

A global sensitivity analysis of a mechanistic model of neoadjuvant chemotherapy for triple negative breast cancer constrained by in vitro and in vivo imaging data

Autoren: Guillermo Lorenzo, Angela M. Jarrett, Christian T. Meyer, Julie C. DiCarlo, John Virostko, Vito Quaranta, Darren R. Tyson, Thomas E. Yankeelov
Veröffentlicht in: Engineering with Computers, Ausgabe 1, 2023, Seite(n) 1-31, ISSN 0177-0667
Herausgeber: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s00366-023-01873-0

Integrating mechanism-based modeling with biomedical imaging to build practical digital twins for clinical oncology

Autoren: C. Wu, G. Lorenzo, D.A. Hormuth II, E.A.B.F. Lima, K.P. Slavkova, J.C. DiCarlo, J. Virotsko, C.M. Phillips, D. Patt, C. Chung, T.E. Yankeelov
Veröffentlicht in: Biophysics Reviews, Ausgabe 26884089, 2022, Seite(n) 021304, ISSN 2688-4089
Herausgeber: AIP Publishing LLC
DOI: 10.1063/5.0086789

Math, magnets, and medicine: enabling personalized oncology

Autoren: D.A. Hormuth, A.M. Jarrett, G. Lorenzo, E.A.B.F. Lima, C. Wu, C. Chung, D. Patt, T.E. Yankeelov
Veröffentlicht in: Expert Review of Precision Medicine and Drug Development, Ausgabe 23808993, 2021, Seite(n) 79-81, ISSN 2380-8993
Herausgeber: Taylor and Francis
DOI: 10.1080/23808993.2021.1878023

Patient-specific forecasting of post-radiotherapy prostate-specific antigen kinetics enables early prediction of biochemical relapse

Autoren: G. Lorenzo, N. di Muzio, C.L. Deantoni, C. Cozzarini, A. Fodor, A. Briganti, F. Montorsi, V.M. Perez-Garcia, H. Gomez, A. Reali
Veröffentlicht in: iScience, Ausgabe 25890042, 2022, ISSN 2589-0042
Herausgeber: Elsevier
DOI: 10.1016/j.isci.2022.105430

Mathematical characterization of population dynamics in breast cancer cells treated with doxorubicin

Autoren: E.Y. Yang, G.R. Howard, A. Brock, T.E. Yankeelov, G. Lorenzo
Veröffentlicht in: Frontiers in Molecular Biosciences, Ausgabe 2296889X, 2022, Seite(n) 972146, ISSN 2296-889X
Herausgeber: Frontiers
DOI: 10.3389/fmolb.2022.972146

Biologically-Based Mathematical Modeling of Tumor Vasculature and Angiogenesis via Time-Resolved Imaging Data

Autoren: D.A. Hormuth II, C.M. Phillips, C. Wu, E.A.B.F. Lima, G. Lorenzo, P.K. Jha, A.M. Jarrett, J.T. Oden, T.E. Yankeelov
Veröffentlicht in: Cancers, Ausgabe 20726694, 2021, Seite(n) 3008, ISSN 2072-6694
Herausgeber: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI: 10.3390/cancers13123008

Predictive Digital Twin for Optimizing Patient-Specific Radiotherapy Regimens under Uncertainty in High-Grade Gliomas

Autoren: Anirban Chaudhuri, Graham PAsh, David A. Hormuth II, Guillermo Lorenzo, Michael Kapteyn, Chengyue Wu, Ernesto A. Lima, Thomas E. Yankeelov, Karen Willcox
Veröffentlicht in: Frontiers in Artificial Intelligence, Ausgabe 6, 2023, Seite(n) 1222612, ISSN 2624-8212
Herausgeber: Frontiers
DOI: 10.3389/frai.2023.1222612

Dynamic parameterization of a modified SEIRD model to analyze and forecast the dynamics of COVID-19 outbreaks in the United States

Autoren: Orhun O. Davarci; Emily Y. Yang; Alexander Viguerie; Thomas E. Yankeelov; Guillermo Lorenzo
Veröffentlicht in: Engineering with Computers, Ausgabe 1, 2023, Seite(n) 1-25, ISSN 0177-0667
Herausgeber: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s00366-023-01816-9

Book chapters (3)

Oncology and mechanics: Landmark studies and promising clinical applications

Autoren: S. Urcun, G. Lorenzo, D. Baroli, P.Y. Rohan, G. Sciumè, W. Skalli, V. Lubrano, S.P.A. Bordas
Veröffentlicht in: Advances in Applied Mechanics, Ausgabe in press, 2022, Seite(n) in press, ISSN 0065-2156
Herausgeber: Elsevier
DOI: 10.1016/bs.aams.2022.05.003

Chapter 25 - Emerging techniques in breast MRI

Autoren: A.S. Kazerouni, A.N. Dula, A.M. Jarrett, G. Lorenzo, J.A. Weis, J.A. Bankson, E.Y. Chekmenev, F. Pineda, G.S. Karczmar, T.E. Yankeelov
Veröffentlicht in: Breast MRI: State of the Art and Future Directions, 2022, Seite(n) 503-531, ISBN 9780128227497
Herausgeber: Elsevier
DOI: 10.1016/b978-0-12-822729-9.00022-9

Quantitative in vivo imaging to enable tumor forecasting and treatment optimization

Autoren: G. Lorenzo, D.A. Hormuth II, A.M. Jarrett, E.A.B.F. Lima, S. Subramanian, G. Biros, J.T. Oden, T.J.R. Hughes, T.E. Yankeelov
Veröffentlicht in: Cancer, Complexity, Computation, 2022, Seite(n) 55-97, ISBN 978-3-031-04378-9
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/978-3-031-04379-6_3