Description du projet
L’apprentissage profond dans la radiologie du cancer pour prévoir la réponse à l’immunothérapie
L’apprentissage profond est une des branches d’une famille plus large de méthodes d’apprentissage machine reposant sur l’intelligence artificielle. En radiologie du cancer, il permet la caractérisation non invasive du phénotype radiomique de la tumeur entière. Bien que des associations de preuves de principe entre les données radiomiques et la réponse au traitement aient été établies, il est justifié de poursuivre les recherches sur la valeur clinique des données radiomiques. Le projet CANCER-RADIOMICS, financé par l’UE, analysera les données cliniques multicentres, notamment l’imagerie non invasive, les résultats cliniques et la caractérisation biologique approfondie des patients atteints d’un cancer du poumon ou d’un mélanome. L’objectif du projet consiste à développer des biomarqueurs radiomiques d’apprentissage profond pour prédire la réponse au traitement sur la base de l’analyse des données d’imagerie. Il étudiera également dans quelle mesure la radiomique est susceptible d’améliorer la prédiction de la réponse et d’aider à la sélection des patients pour les thérapies anticancéreuses.
Objectif
Artificial Intelligence (AI), deep-learning in particular, is propelling the field of radiology forward at a rapid pace. In oncology, AI can characterize the radiomic phenotype of the entire tumor and provide a non-invasive window into the internal growth patterns of a cancer lesion. This is especially important for patients treated with immunotherapy as, despite the remarkable success of these novel therapies, the clinical benefit remains limited to a subset. As immunotherapy is expensive and could bring unnecessary toxicity there is a direct need to identify beneficial patients, but this remains difficult in clinical practice today. Radiomic biomarkers could address this, as, unlike biopsies that only represent a sample within the tumor, radiomics can depict a full picture of each cancer lesion with a single non-invasive examination. Previous work found significant connections between radiomic data, molecular pathways, and clinical outcomes. However, a direct link between radiomics and immunotherapy response has not yet been established. This project will address this problem by analyzing unique multicentre clinical data, including non-invasive imaging, clinical outcomes, and extensive biologic characterization of patients with lung or melanoma cancer. Specifically, I will develop deep-learning radiomic biomarkers to predict immunotherapy response using baseline (WP1) and follow-up imaging (WP2). I will also investigate if radiomics can characterize underlying biological factors, and, in turn, can be used to improve response predictions (WP3). Successful completion of this proposal will demonstrate the potential of radiomics to help physicians in selecting patients who will likely benefit from immunotherapy, while sparing this expensive and potentially toxic treatment for patients who don't. This work has implications for the use of imaging-based biomarkers in the clinic, as they can be applied noninvasively, repeatedly, and at low additional cost.
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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- sciences médicales et de la santémédecine cliniqueoncologiecancer de la peaumélanome
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Pays-Bas