Description du projet
Un nouveau flux de travail pour la découverte de biomarqueurs de diagnostic précoce du cancer
La détection précoce du cancer est le moyen le plus efficace d’améliorer la survie des patients. Le diagnostic et le pronostic en temps utile dépendent essentiellement de la disponibilité de biomarqueurs spécifiques à la maladie. Le projet Visual Proteomics, financé par l’UE, met au point un nouveau procédé d’acquisition automatisée d’images microscopiques et d’analyse d’images par IA pour identifier des populations de cellules spécifiques dans les échantillons des patients. Ces cellules pourraient être isolées individuellement par microdissection au laser, qui serait suivie d’un profilage protéomique à haute sensibilité pour identifier les protéines spécifiques aux cellules individuelles dans une tumeur donnée et représentant les biomarqueurs candidats les plus prometteurs. Les chercheurs optimiseront le flux de travail pour l’archivage des tissus de la biobanque et cartographieront l’hétérogénéité des tumeurs à une résolution sans précédent.
Objectif
Early detection of severe malignancies such as cancer is the most effective way to increase patient survival, but early diagnosis and prediction of treatment outcome critically depend on disease-specific biomarkers. However, molecular and cellular disease heterogeneity provide a ubiquitous and unresolved challenge to this important task, and therefore impede any attempt to develop personalized therapies. Past and current approaches provide “averaged” descriptions of the tumor composition and have shown very limited success to identify biomarkers. This is likely due to the failure of these methods to identify the critical disease promoting cell populations within the tumor. Therefore, I will develop a new workflow that exploits automated microscopic image acquisition and artificial-intelligence-guided image analysis to identify specific cell populations in patient samples. These cells are then individually isolated by laser microdissection, followed by high-sensitivity proteome profiling, to identify proteins that define the identity of individual cells in a given tumor and thus represent the most promising biomarker candidates. To apply my approach to wide array of diseases, I will optimize it for archival biobank tissues (FFPE), the most common form of solid tissues in pathology. Applied to FFPE samples, my approach will allow me to perform both prospective and retrospective studies, correlate disease state and tissue morphology to protein expression and clinical outcome, and map tumor heterogeneity with unprecedented resolution. To achieve this, I will receive world-class training in cutting-edge microscopy and machine learning techniques in my host laboratory, which I complement with my expertise in high-sensitivity proteomics. My new pipeline will offer a highly fertile ground for new biomarker discoveries, inspire and stimulate collaborative research within and outside the host institute and allow me to establish a highly competitive niche for my future career.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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MSCA-IF-EF-ST - Standard EFCoordinateur
1165 Kobenhavn
Danemark