DR-401 IMPACT-HPB: Integrative Machine learning for Predictive Assessment and Customized Treatment in Hepato-Pancreato-Biliary Cancers
Hepato-pancreato-biliary (HPB) cancers pose a significant oncological challenge with high mortality rates. Despite diagnostic and therapeutic advancements, prognosis remains poor, often with limited treatment options at advanced stages. We propose leveraging artificial intelligence to amalgamate diverse data, including genetics, for personalized treatment. Our experienced cancer genomics team aims to develop models integrating these different data to predict patient outcomes. Ongoing validation studies will refine treatment accuracy. Ultimately, our goal is tailored treatment for individual patients, particularly in HPB cancers, with potential global impact on cancer care.
Steven Gallinger, Ontario Institute for Cancer Research, Canada
Terug naar nieuwsMeer nieuws
Wat doet Hartwig Medical Foundation met alle verzamelde data?
Regelmatig krijgen wij bij Hartwig Medical Foundation vragen rondom de onderwerpen eigendom van data, publicatierecht en intellectual property (IP). Om …
Kennis DNA-afwijkingen neuro-endocriene tumoren komt patiënt ten goede
Onderzoekers hebben een belangrijke stap voorwaarts gezet bij het onderzoeken van DNA-afwijkingen in neuro-endocriene tumoren (NET) van de dunne darm. …
Complete DNA van de tumor in kaart: directe invloed op behandelkeuzes en diagnosetitel
Whole genome sequencing (WGS) is een techniek waarbij het volledige DNA van een tumor in kaart wordt gebracht. Binnen het Antoni …
Door WGS hebben we in de moleculaire diagnostiek op onze afdeling een stap gemaakt van de analyse van minder dan 100 genen naar circa 20.000 genen per patiënt. Dat levert ontzettend veel waardevolle informatie, niet alleen voor de patiënt van vandaag, maar ook voor de patiënt van de toekomst.