Opis projektu
Algorytmy prognostyczne do walki z rakiem piersi
Rak piersi jest nowotworem zbierającym największe śmiertelne żniwo wśród kobiet na całym świecie. Znaczenie heterogenności guza w progresji oraz nawrocie raka piersi zostały dobrze opisane i przemawiają za opracowaniem metod leczenia dostosowanych do indywidualnych potrzeb pacjentki. Wdrożenie medycyny precyzyjnej wymaga odkrycia nowych biomarkerów w oparciu o analizę danych omicznych i informacje kliniczne. Jest to trudna dziedzina wymagająca zaawansowanych metod matematycznych w połączeniu z głęboką analizą danych biologicznych. W ramach finansowanego przez UE projektu PredAlgoBC utworzono zespół lekarzy, matematyków i bioinformatyków w celu opracowania algorytmów uczenia maszynowego w poszukiwaniu biomarkerów prognostycznych na potrzeby leczenia raka piersi. Identyfikacja nowych biomarkerów oraz ich wprowadzenie do praktyki klinicznej pomoże lekarzom w doborze optymalnej ścieżki leczenia.
Cel
Breast cancer is the cancer with the highest incidence in women worldwide, and is the leading cause of cancer-related death, mainly due to treatment resistance. Recently, tumor heterogeneity has been described as one of the key driver in treatment failure. Indeed, tumor is not a homogeneous entity to treat, but a complex association of subclonal populations driven by their own genetic alterations, and immune and stromal cells from microenvironment. Breast cancer subtypes and tumor heterogeneity advocate for the development of tailored, personalized treatments, but so far, the discovery of efficient predictive markers has been compromised by the lack of adapted biological models and methodological tools.
The recent developments of high-throughput methods for bulk and single-cell analyses has generated large ‘omics’ datasets from patients, stored in open access databases (ArrayExpress, GEO). Combining these numerous datasets will grant a sufficient statistical power to reveal a comprehensive overview of tumor complexity. However, this data mining is currently limited by methodological challenges like cross-platform normalization and the difficulty to analyze complex data structure with high dimension observations. To overcome these issues, I propose to implement a multidisciplinary project at the interface between mathematics, biology, and information technologies.
With the support of the mathematicians and bioinformaticians from the Bioinfomics unit of the regional comprehensive cancer center (ICO), I will develop and implement machine-learning algorithms in the search of predictive biomarkers for breast cancer treatment. This innovative strategy will lead to personalized medicine in breast cancer by guiding clinicians in the selection of the optimal therapeutic option. Moreover, this generated pipeline for predictive marker discovery could be further adapted for the treatment of other cancer types.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: https://op.europa.eu/pl/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: https://op.europa.eu/pl/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- nauki przyrodnicze informatyka nauka o danych eksploracja danych
- medycyna i nauki o zdrowiu medycyna kliniczna onkologia rak piersi
- medycyna i nauki o zdrowiu nauki o zdrowiu medycyna spersonalizowana
- nauki przyrodnicze matematyka
- nauki przyrodnicze informatyka sztuczna inteligencja uczenie maszynowe
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Przepraszamy… podczas wykonywania operacji wystąpił nieoczekiwany błąd.
Wymagane uwierzytelnienie. Powodem może być wygaśnięcie sesji.
Dziękujemy za przesłanie opinii. Wkrótce otrzymasz wiadomość e-mail z potwierdzeniem zgłoszenia. W przypadku wybrania opcji otrzymywania powiadomień o statusie zgłoszenia, skontaktujemy się również gdy status ulegnie zmianie.
Program(-y)
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
-
H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
GŁÓWNY PROGRAM
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu -
H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu
Temat(-y)
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
System finansowania
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
MSCA-IF-EF-ST - Standard EF
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania
Zaproszenie do składania wniosków
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
(odnośnik otworzy się w nowym oknie) H2020-MSCA-IF-2018
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszeniaKoordynator
Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.
49100 Angers
Francja
Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.