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Longitudinal Integrative Models for Online Relapse Detection

Descrizione del progetto

Sfruttare le analisi statistiche per migliorare gli esiti di trattamento del mieloma multiplo

Il mieloma multiplo è un tipo di tumore del midollo osseo che colpisce i globuli bianchi chiamati plasmacellule. Tali cellule aiutano il corpo nella lotta alle infezioni producendo anticorpi in grado di riconoscere e attaccare gli invasori. Nel mieloma multiplo, delle cellule tumorali che producono proteine anormali si accumulano nel midollo osseo, distruggendo l’osso e soppiantando le cellule ematiche sane. Questo tumore può interessare più parti del corpo, tra cui la colonna vertebrale, il cranio, il bacino e le costole, una caratteristica all’origine del termine «mieloma multiplo» utilizzato per definirlo. Il tasso di ricaduta è pari al 100 %: tale cancro non è curabile, ma può andare in remissione e sono disponibili dei trattamenti. Il progetto LIMORD, finanziato dall’UE, sta sviluppando uno strumento statistico che sarà integrato in un pacchetto software per uso clinico al fine di consentire una classificazione più precisa dei pazienti, un rilevamento più precoce delle ricadute e una migliore stima delle prognosi. Tale strumento supporterà la medicina personalizzata e migliorerà gli esiti dei pazienti.

Obiettivo

The goal of my project is to propose a novel statistical tool allowing patient classification, earlier relapse detection and better prognosis estimation in order to move forward into personalized medicine in Multiple Myeloma. To this aim, I will develop new statistical models and computational schemes to incorporate large follow-up omics datasets in a decision framework. As a statistician coming from theoretical mathematics, this project will provide me a unique opportunity to acquire new knowledge in biology and new supervision skills in order to translate theoretical mathematical results into real added value in the way we treat patients.

The first challenge I will address is the development of statistical methods based on Variational Auto-Encoders to integrate multiple omics data-type at multiple time-points. My model will have to be flexible enough to allow for missing data (for instance a full omic dataset missing at a given time point due to experiment failure) and to accommodate for data acquired in an online manner. The second challenge I will address is the development of quality metrics and analysis methods for direct RNA sequencing data from patient samples. The third challenge I will address concerns the numerical inference difficulties of Partially Observable Markov Decision Processes when the dimension of the data increases. Approximation strategies will be investigated to make use of the high-dimensional, heterogeneous biological data in a relapse detection framework. Finally, I will develop a software package incorporating our results intended to help clinicians take the optimal decision when treating their patients.
An important aspect of my project is to integrate it both to a biological laboratory in Australia and a mathematical group in France, together with a collaboration with clinicians in a French hospital, hence I will carry out the entire process of designing the statistical tool and its software package for a concrete use in the clinic.

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.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) H2020-MSCA-IF-2019

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE CNRS
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 125 645,28
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 125 645,28

Partner (1)

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