Pancreatic cancer AI for genomics and personalized Medicine

Informacje na temat projektu

PANCAIM

Identyfikator umowy o grant: 101016851

DOI

10.3030/101016851

Projekt został zamknięty

Data podpisania przez KE 4 Grudnia 2020

Data rozpoczęcia 1 Stycznia 2021

Data zakończenia 30 Września 2025

Finansowanie w ramach

• SOCIETAL CHALLENGES - Health, demographic change and well-being

Koszt całkowity

€ 8 236 378,75

Wkład UE

€ 8 236 378,75

Koordynowany przez

STICHTING RADBOUD UNIVERSITAIR MEDISCH CENTRUM
Netherlands

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Rezultaty

Websites, patent fillings, videos etc. (1)

Project webpage

Description of the PANCAIM webpage that will be prepared in the first months of the project

Other (1)

Open-source prediction algorithms beta-tested and made available in GitHub

Prediction algorithms tested by the end-user group, and the source codes of the algorithms made available for community use

Documents, reports (1)

Dissemination and communication strategy

The definition of the dissemination and communication strategy and tools to be used during the life of the project All possible dissemination routes for the obtained results will be identified and used during the whole course of the project

Publikacje

Peer reviewed articles (13)

Automatic quantification of tumor-stroma ratio as a prognostic marker for pancreatic cancer

Autorzy: Pierpaolo Vendittelli, John-Melle Bokhorst, Esther M. M. Smeets, Valentyna Kryklyva, Lodewijk A. A. Brosens, Caroline Verbeke, Geert Litjens
Opublikowane w: PLOS ONE, Numer 19, 2024, Strona(/y) e0301969, ISSN 1932-6203
Wydawca: Public Library of Science
DOI: 10.1371/journal.pone.0301969

Prediction Variability to Identify Reduced AI Performance in Cancer Diagnosis at MRI and CT

Autorzy: Natália Alves, Joeran S. Bosma, Kiran V. Venkadesh, Colin Jacobs, Zaigham Saghir, Maarten de Rooij, John Hermans, Henkjan Huisman
Opublikowane w: Radiology, Numer 308, 2023, ISSN 0033-8419
Wydawca: Radiological Society of North America
DOI: 10.1148/radiol.230275

Artificial Intelligence in Pancreatic Ductal Adenocarcinoma Imaging: A Commentary on Potential Future Applications

Autorzy: Megan Schuurmans, Natália Alves, Pierpaolo Vendittelli, Henkjan Huisman, John Hermans, PANCAIM Consortium
Opublikowane w: Gastroenterology, Numer Volume 165, Numer 2, 2023, Strona(/y) 309-316, ISSN 1528-0012
Wydawca: American Gastroenterological Association
DOI: 10.1053/j.gastro.2023.04.003

Pancreatic Cancer From the Patient Perspective: The Time to Act is Now

Autorzy: Marianna Vitaloni, Patrick Michl, Matthias Löhr, Ali Stunt, Patrycja Rzadkowska, Eva Backman, Lama Sharara, Vitor Neves, Thomas Gruenberger, Zorana Maravic
Opublikowane w: Journal of Patient Experience, Numer 9, 2025, ISSN 2374-3735
Wydawca: SAGE Publications
DOI: 10.1177/23743735221112633

A fusion-based deep-learning algorithm predicts PDAC metastasis based on primary tumour CT images: a multinational study

Autorzy: Nannan Xue, Sergio Sabroso-Lasa, Xavier Merino, Maria Munzo-Beltran, Megan Schuurmans, Maria Olano, Lidia Estudillo, Maria Jesús Ledesma-Carbayo, Junqi Liu, Ruitai Fan, John J Hermans, Casper van Eij
Opublikowane w: Gut, Numer 74, 2025, Strona(/y) 2024-2034, ISSN 0017-5749
Wydawca: BMJ Publishing Group
DOI: 10.1136/gutjnl-2024-334237

The DRAGON benchmark for clinical NLP

Autorzy: Joeran S. Bosma, Koen Dercksen, Luc Builtjes, Romain André, Christian Roest, Stefan J. Fransen, Constant R. Noordman, Mar Navarro-Padilla, Judith Lefkes, Natália Alves, Max J. J. de Grauw, Leander v
Opublikowane w: npj Digital Medicine, Numer 8, 2025, ISSN 2398-6352
Wydawca: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1038/s41746-025-01626-x

Can our experience with surveillance for inherited pancreatic cancer help to identify early pancreatic cancer in the general population?

Autorzy: J.-Matthias Löhr, Daniel Öhlund, Emma Söreskog, Emil Andersson, Miroslav Vujasinovic, Niklas Zethraeus, Malin Sund
Opublikowane w: Familial Cancer, Numer 23, 2024, Strona(/y) 399-403, ISSN 1389-9600
Wydawca: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s10689-024-00363-6

Pancreatic incidentaloma: incidental findings from history towards the era of liquid biopsy

Autorzy: J-Matthias Löhr, Miroslav Vujasinovic, Nikolaos Kartalis, Philipp Osten
Opublikowane w: eGastroenterology, Numer 2, 2025, Strona(/y) e100082, ISSN 2766-0125
Wydawca: BMJ
DOI: 10.1136/egastro-2024-100082

Explainable multi-omics deep clustering model reveals an important role of DNA methylation in pancreatic ductal adenocarcinoma

Autorzy: Alberto López, John Zobolas, Ole Christian Lingjærde, Daniel Nebdal, Thomas Fleischer, Tero Aittokallio
Opublikowane w: Nordic Machine Intelligence, Numer 4, 2024, Strona(/y) 26-42, ISSN 2703-9196
Wydawca: University of Oslo Library
DOI: 10.5617/nmi.10584

End-to-end prognostication in pancreatic cancer by multimodal deep learning: a retrospective, multicenter study

Autorzy: Megan Schuurmans, Anindo Saha, Natália Alves, Pierpaolo Vendittelli, Derya Yakar, Sergio Sabroso-Lasa, Nannan Xue, Núria Malats, Henkjan Huisman, John Hermans, Geert Litjens
Opublikowane w: European Radiology, Numer 35, 2025, Strona(/y) 7537-7548, ISSN 1432-1084
Wydawca: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1007/s00330-025-11694-y

Fully Automatic Deep Learning Framework for Pancreatic Ductal Adenocarcinoma Detection on Computed Tomography

Autorzy: Natália Alves; Megan Schuurmans; Geke Litjens; Joeran S. Bosma; John Hermans; Henkjan J. Huisman
Opublikowane w: Cancers, Numer 14(2), 376, 2022, ISSN 2072-6694
Wydawca: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI: 10.3390/cancers14020376

Mutational signature dynamics indicate SARS-CoV-2’s evolutionary capacity is driven by host antiviral molecules

Autorzy: Kieran D. Lamb, Martha M. Luka, Megan Saathoff, Richard J. Orton, My V. T. Phan, Matthew Cotten, Ke Yuan, David L. Robertson
Opublikowane w: PLOS Computational Biology, Numer 20, 2024, Strona(/y) e1011795, ISSN 1553-7358
Wydawca: Public Library of Science (PLoS)
DOI: 10.1371/journal.pcbi.1011795

Setting the Research Agenda for Clinical Artificial Intelligence in Pancreatic Adenocarcinoma Imaging

Autorzy: Megan Schuurmans; Natália Alves; Pierpaolo Vendittelli; Henkjan Huisman; John Hermans
Opublikowane w: Cancers, Numer 14(14), 3498, 2022, ISSN 2072-6694
Wydawca: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI: 10.3390/cancers14143498

Other (4)

Tutorial on survival modelling with omics data

Autorzy: Zhi Zhao, John Zobolas, Manuela Zucknick, Tero Aittokallio
Opublikowane w: 2023
Wydawca: Arxiv
DOI: 10.48550/arxiv.2302.12542

Deliverable D4.1: Open-source prediction algorithms beta-tested and made available in GitHub

Autorzy: Zobolas, John; Aittokallio, Tero
Opublikowane w: Numer 7, 2023
Wydawca: PANCAIM Consortium
DOI: 10.5281/zenodo.8119247

Automatic quantification of TSR as a prognostic marker for pancreatic cancer.

Autorzy: Pierpaolo Vendittelli, John-Melle Bokhorst, Esther Smeets, Valentyna Kryklyva, Lodewijk Brosens, Caroline Verbeke, Geert Litjens
Opublikowane w: 2023
Wydawca: Research Square Platform LLC
DOI: 10.21203/rs.3.rs-3307605/v1

An example Machine Learning Survival Workflow

Autorzy: Zobolas, John
Opublikowane w: Numer 1, 2022
Wydawca: Zenodo
DOI: 10.5281/zenodo.8060668

Conference proceedings (1)

Automatic tumour segmentation in H&E-stained whole-slide images of the pancreas.

Autorzy: Vendittelli, Pierpaolo; Smeets, Esther M. M.; Litjens, Geert
Opublikowane w: Proceedings of the SPIE, Volume 12039, 2022
Wydawca: SPIE
DOI: 10.1117/12.2611542