Descrizione del progetto
L’imaging multiparametrico basato sull’intelligenza artificiale del glioblastoma per una strategia di trattamento personalizzata
Il glioblastoma è il tumore maligno più comune e più aggressivo del sistema nervoso centrale. L’eterogeneità tumorale è il principale fattore responsabile dell’elevato tasso di mortalità della malattia e della resistenza ai trattamenti efficaci. Il progetto GLIOHAB, finanziato dall’UE, svilupperà un sistema basato sull’intelligenza artificiale in grado di misurare lo stato funzionale del glioblastoma a livello di pixel. Lo sviluppo del software sfrutta al meglio le tecnologie precedentemente co-sviluppate, convalidate e brevettate dal ricercatore del progetto. GLIOHAB rappresenta un tentativo multidisciplinare da parte dei migliori esperti volto a fornire le condizioni ottimali per un approccio olistico al trattamento del glioblastoma.
Obiettivo
Glioblastoma is not only the most frequent but also the most malignant tumour originating in the Central Nervous System. Due to the extremely complex and heterogeneous molecular biology of this tumour “the same treatment for all” approach does not work well in this disease, and standard of care is not always the best option. The intra-patient tumor heterogeneity is one of the responsible factors for the high aggressiveness of these lethal solid tumors and their resistance against effective therapies. In this context, additional efforts are needed for generate novel strategies able to define more tailored personalized treatments that facilitate higher safety and efficacy for relevant sub-populations.
GLIOHAB project will develop an artificial intelligence based medical device able to monitor the functional state of the glioblastoma at pixel level. This software will be built on technologies previously co-developed, validated, and patented by the researcher. GLIOHAB will join best experts in the field, in a multidisciplinary and eminently clinical environment, which will provide the optimum conditions for a holistic approach to the solution. This proposal includes both the transfer of knowledge to the host institution and the training of the candidate in new advanced techniques. GLIOHAB results will contribute to monitor the response of highly aggressive tumours to complex treatments, and generate stratification strategies to select treatment responder patients.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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