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
GENAYA: eerste 8 patiënten geïncludeerd
De afgelopen maanden zijn de eerste patiënten aangemeld voor en geïncludeerd in het GENAYA-project. Dat betekent dat Hartwig Medical Foundation …
In de media: Genomeweb: Gedeeltelijke vergoeding uitgebreide DNA-test in Nederland
Deze week heeft ook de Amerikaanse website Precision Oncology News van Genomeweb aandacht besteed aan het nieuws dat de Tweede …
Medical Facts: ‘AvL ontvangt 1,7 m KWF-subsidie voor het breder toegankelijk maken van specifieke anti-kanker medicijnen’
Vandaag heeft KWF Kankerbestrijding maar liefst 17 onderzoeksprojecten van het Antoni van Leeuwenhoek gehonoreerd en een subsidie toegekend. Het DRUP …
Er komen steeds meer oncologische geneesmiddelen beschikbaar die maar voor een klein deel van de patiënten geschikt zijn. Op dit moment vinden we die patiënten niet. Bij élke patiënt met uitgezaaide kanker zou uitgebreide genetische screening moeten plaatsvinden.