Personalised Image-based Computational Modelling Framework to Forecast Prostate Cancer

Informazioni relative al progetto

PICModForPCa

ID dell’accordo di sovvenzione: 838786

DOI

10.3030/838786

Progetto chiuso

Data della firma CE 20 Marzo 2019

Data di avvio 1 Settembre 2020

Data di completamento 31 Agosto 2023

Finanziato da

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Costo totale

€ 251 002,56

Contributo UE

€ 251 002,56

Coordinato da

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PAVIA
Italy

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Pubblicazioni

Peer reviewed articles (10)

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

Autori: A. Viguerie, M. Grave, G. Barros, G. Lorenzo, A. Reali, A.L.G.A. Coutinho
Pubblicato in: Journal of Biomechanical Engineering, Numero 144(12), 2022, Pagina/e 121001, ISSN 0148-0731
Editore: ASME
DOI: 10.1115/1.4054925

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

Autori: C. Wu, D.A. Hormuth II, G. Lorenzo, A.M. Jarrett, F. Pineda, F.M. Howard, G.S. Karczmar, T.E. Yankeelov
Pubblicato in: IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Numero 00189294, 2022, Pagina/e in press, ISSN 0018-9294
Editore: 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

Autori: Guillermo Lorenzo, Angela M. Jarrett, Christian T. Meyer, Julie C. DiCarlo, John Virostko, Vito Quaranta, Darren R. Tyson, Thomas E. Yankeelov
Pubblicato in: Engineering with Computers, Numero 1, 2023, Pagina/e 1-31, ISSN 0177-0667
Editore: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s00366-023-01873-0

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

Autori: 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
Pubblicato in: Biophysics Reviews, Numero 26884089, 2022, Pagina/e 021304, ISSN 2688-4089
Editore: AIP Publishing LLC
DOI: 10.1063/5.0086789

Math, magnets, and medicine: enabling personalized oncology

Autori: D.A. Hormuth, A.M. Jarrett, G. Lorenzo, E.A.B.F. Lima, C. Wu, C. Chung, D. Patt, T.E. Yankeelov
Pubblicato in: Expert Review of Precision Medicine and Drug Development, Numero 23808993, 2021, Pagina/e 79-81, ISSN 2380-8993
Editore: 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

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

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

Autori: E.Y. Yang, G.R. Howard, A. Brock, T.E. Yankeelov, G. Lorenzo
Pubblicato in: Frontiers in Molecular Biosciences, Numero 2296889X, 2022, Pagina/e 972146, ISSN 2296-889X
Editore: Frontiers
DOI: 10.3389/fmolb.2022.972146

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

Autori: 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
Pubblicato in: Cancers, Numero 20726694, 2021, Pagina/e 3008, ISSN 2072-6694
Editore: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI: 10.3390/cancers13123008

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

Autori: Anirban Chaudhuri, Graham PAsh, David A. Hormuth II, Guillermo Lorenzo, Michael Kapteyn, Chengyue Wu, Ernesto A. Lima, Thomas E. Yankeelov, Karen Willcox
Pubblicato in: Frontiers in Artificial Intelligence, Numero 6, 2023, Pagina/e 1222612, ISSN 2624-8212
Editore: 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

Autori: Orhun O. Davarci; Emily Y. Yang; Alexander Viguerie; Thomas E. Yankeelov; Guillermo Lorenzo
Pubblicato in: Engineering with Computers, Numero 1, 2023, Pagina/e 1-25, ISSN 0177-0667
Editore: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s00366-023-01816-9

Book chapters (3)

Oncology and mechanics: Landmark studies and promising clinical applications

Autori: S. Urcun, G. Lorenzo, D. Baroli, P.Y. Rohan, G. Sciumè, W. Skalli, V. Lubrano, S.P.A. Bordas
Pubblicato in: Advances in Applied Mechanics, Numero in press, 2022, Pagina/e in press, ISSN 0065-2156
Editore: Elsevier
DOI: 10.1016/bs.aams.2022.05.003

Chapter 25 - Emerging techniques in breast MRI

Autori: 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
Pubblicato in: Breast MRI: State of the Art and Future Directions, 2022, Pagina/e 503-531, ISBN 9780128227497
Editore: Elsevier
DOI: 10.1016/b978-0-12-822729-9.00022-9

Quantitative in vivo imaging to enable tumor forecasting and treatment optimization

Autori: 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
Pubblicato in: Cancer, Complexity, Computation, 2022, Pagina/e 55-97, ISBN 978-3-031-04378-9
Editore: Springer
DOI: 10.1007/978-3-031-04379-6_3