$1 million CPRIT Grant fokuserer på AI for å forbedre prostatakreftutfall

Transparenz: Redaktionell erstellt und geprüft.
Veröffentlicht am

Erzsébet Merényi, en statistisk forskningsprofessor ved Rice University, og medetterforskere fra University of Texas MD Anderson Cancer Center, Pratip Bhattacharya, professor i kreftsystemer imaging, og Dr. Patrick Pilié, assisterende professor i genitourinary medicine, har vært tilknyttet Cancer Prevention and Research Institute for Cancer Intelligence (CSE-UST) INSUSSETIAL (KRABE-INSTITUTT INSUSSTEGEN) (KRABE-ARSETORTICE). Identifisere tidligere dødelige former for prostatakreft og forbedre valg av behandlinger. Prostatakreft er den hyppigst diagnostiserte kreftsykdommen hos menn, men pasientutfall varierer mye. Fordi veksten av prostatakreft er drevet av mannlige hormoner, spesielt testosteron, tar de mest brukte terapiene sikte på å...

$1 million CPRIT Grant fokuserer på AI for å forbedre prostatakreftutfall

Erzsébet Merényi, en statistisk forskningsprofessor ved Rice University, og medetterforskere fra University of Texas MD Anderson Cancer Center, Pratip Bhattacharya, professor i kreftsystemer imaging, og Dr. Patrick Pilié, assisterende professor i genitourinary medicine, har vært tilknyttet Cancer Prevention and Research Institute for Cancer Intelligence (CSE-UST) INSUSSETIAL (KRABE-INSTITUTT INSUSSTEGEN) (KRABE-ARSETORTICE). Identifisere tidligere dødelige former for prostatakreft og forbedre valg av behandlinger.

Prostatakreft er den hyppigst diagnostiserte kreftsykdommen hos menn, men pasientutfall varierer mye. Fordi veksten av prostatakreft er drevet av mannlige hormoner, spesielt testosteron, er de mest brukte terapiene i dag rettet mot effekten av disse hormonene. Kjent som androgensignalhemmere, brukes stoffene til å bremse eller krympe kreften. Over tid tilpasser enkelte kreftformer seg og utvikler resistens. For menn med kastrasjonsresistent prostatakreft er behandlingstilbud fortsatt begrenset og overlevelsesraten er dårlig.

Endringer i cellulær metabolisme hos kreftpasienter kan tjene som biomarkører, og bruk av avanserte bildeteknikker for å oppdage disse endringene er en lovende måte å overvåke prosesser knyttet til følsomhet for kreftbehandling og til og med dannelsen av premaligne lesjoner. Kompleksiteten til dataene utgjør imidlertid en utfordring for tradisjonelle statistiske og tekniske analysemetoder.

Forskningen som støttes av dette CPRIT-stipendet er basert på tre pilarer:

● Revolusjonerende ikke-invasiv avbildning i Bhattacharyas laboratorium produserer in vivo temporale og spektrale profiler av tumormetabolisme med enestående detaljer, noe som muliggjør sensitiv diskriminering mellom forskjellige avvikende tilstander og gjør det mulig å kartlegge heterogeniteten til svulster.

● For å formelt fange opp og modellere slike tilstander, vil Merényis gruppe bruke en avansert form for AI inspirert av hjernens nettverk, som er spesielt dyktig til å oppdage fra kompliserte, høydimensjonale data.

● De pågående kliniske forsøkene med systemisk terapi med androgensignalhemmere i en mangfoldig populasjon av menn med prostatakreft i Pilié-laboratoriet (sammen med musemodelldata fra Bhattacharya) gir unikt rike menneskelige data om terapeutisk effekt. De kliniske dataene tillater tolkning av oppdagede variasjoner i metabolske signaturer og hjelper til med å identifisere klinisk relevante biomarkører eller biologiske signaler som indikerer hvilke pasienter som har størst risiko for å utvikle aggressive former av sykdommen tidlig i diagnosen.

Vellykket implementering av disse tre pilarene muliggjør tidligere og mer nøyaktige intervensjoner skreddersydd til hver pasients sykdomsprofil.

Et spennende viktig aspekt ved forskningen er hvordan AI-tilnærminger som tidligere er utviklet og brukt av Merényis gruppe innen astronomi og jordfjernmåling potensielt kan hjelpe pasienter med prostatakreft og andre kreftformer i nær fremtid. Dette fremhever fordelene med kryssbefruktning via vitenskapelige tilnærminger i et tverrfaglig samarbeid.

Ved å bruke nevrale kartbasert maskinlæring kan vi avsløre skjulte mønstre i høydimensjonale data, inkludert sjeldne eller subtile mønstre, som kan være viktigst for å hjelpe klinikere med å oppdage aggressiv prostatakreft tidligere og ta mer informerte behandlingsbeslutninger, og til slutt forbedre pasientresultatene. "

Erzsébet Merényi, professor i statistikkforskning, Rice University

Ved å utvikle AI-drevne modeller som kan håndtere kompleksiteten til multimodale kreftdata, kan det CPRIT-finansierte prosjektet gi en blåkopi for AI-bruk på andre områder innen onkologi og personlig medisin.

CPRIT leder statens kamp mot kreft, etter å ha tildelt mer enn 3,7 milliarder dollar til institusjoner og organisasjoner i Texas gjennom sine akademiske forsknings-, forebyggings- og produktutviklingsprogrammer. CPRIT har spilt en kritisk rolle i å rekruttere toppforskere i Texas, støtte innovative oppstarter og tilby millioner av kreftforebyggende tjenester over hele staten.

Dette siste tilskuddet understreker CPRITs forpliktelse til å investere i banebrytende forskning som har potensial til å transformere kreftdiagnose og behandling.


Kilder: