Descripción del proyecto
Mejora del seguimiento de los pacientes de inmunoterapias del cáncer
La inmunoterapia del cáncer ha ayudado a mejorar significativamente el tratamiento contra el cáncer. Sin embargo, siguen existiendo dos desafíos principales que obstaculizan el camino hacia una mejor salud y calidad de vida para los pacientes con cáncer después de iniciar la inmunoterapia. Se necesitan marcadores predictivos para los acontecimientos adversos relacionados con la inmunoterapia, así como información sobre dichos pacientes más allá de los ensayos controlados aleatorios. Para abordar estos problemas, el proyecto QUALITOP, financiado con fondos europeos, tiene por objetivo desarrollar una plataforma europea digital abierta e inteligente específica para la inmunoterapia, que ayudará a identificar los factores determinantes del estado de salud de los pacientes, definir sus perfiles en un contexto real y proporcionar recomendaciones en tiempo real. De este modo, el proyecto permitirá un mejor seguimiento de la salud y la calidad de vida de los pacientes de cáncer que se someten a la inmunoterapia.
Objetivo
"Cancer immunotherapy brought about significant progress in cancer treatment. It resulted in high efficacy in some cancers; e.g. up to 60% objective response rate in melanoma and 80% complete response rate in acute lymphoblastic leukaemia. Nevertheless, two main challenges still impede improving cancer patients’ health status and quality of life (QoL) after immunotherapy initiation: 1) a crucial need for “predictive markers” of occurrence of immunotherapy-related adverse events (IR-AEs) to predict and improve patients’ health status and promote their QoL; and, 2) the lack of knowledge on patients after start of immunotherapy outside randomised controlled trials. To reach these goals, significantly more diversified sources of data are required.
Project QUALITOP aims at developing a European immunotherapy-specific open Smart Digital Platform and using big data analysis, artificial intelligence, and simulation modelling approaches. This will enable collecting and aggregating efficiently real-world data to monitor health status and QoL of cancer patients given immunotherapy. Through causal inference analyses, QUALITOP will identify the determinants of health status regarding IR-AEs and define patient profiles in a real-world context. For this, heterogeneous data sources (big data), both retrospective and prospective --collected for QUALITOP from clinical centres in four EU countries—will integrate lifestyle, genetic, and psychosocial determinants of QoL. Using machine learning approaches, QUALITOP will provide ""real-time"" recommendations stemming from patient profiles and feedbacks via the Smart Digital Platform. Furthermore, an increased visibility on patients’ behaviour, a better IR-AEs prediction, and an improvement of care coordination will help analysing through simulation modelling approaches the gain in cost-effectiveness. Guidelines will be issued over the short and long-term.
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Ámbito científico
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencebig data
- medical and health sciencesclinical medicineoncologyskin cancermelanoma
- medical and health sciencesbasic medicineimmunologyimmunotherapy
- medical and health sciencesclinical medicineoncologyleukemia
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
Palabras clave
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
Consulte otros proyectos de esta convocatoriaConvocatoria de subcontratación
H2020-SC1-DTH-2019
Régimen de financiación
RIA - Research and Innovation actionCoordinador
69002 Lyon
Francia